Международният научен съвет и неговият член, Китайската асоциация за наука и технологии (CAST), в партньорство с природа, стартираха нова поредица от подкасти от шест части, изследваща развиващия се пейзаж на изследователските кариери. В рамките на поредицата, изследователи в ранна и средна кариера ще разговарят със старши учени, споделяйки опит за растеж, сътрудничество и устойчивост в условията на бързи промени.
В този трети епизод, Мерсе Крозас, директор на катедра „Компютърни социални и хуманитарни науки“ в Суперкомпютърен център в Барселонаи Мохамад Хосейни, доцент по етика в Северозападния университет, обсъдете как изкуственият интелект и дигитализацията трансформират научните кариери и изследователския процес.
Разговорът подчертава както възможностите, така и предизвикателствата, които изкуственият интелект носи за изследователите в ранна и средна кариера. Макар че новите технологии дават възможност за пробиви и отварят изцяло нови пътища за изследване, те също така пораждат опасения относно равенството на достъпа, прекомерната зависимост от автоматизирани инструменти и ерозията на критичното мислене.
Изи Кларк: 00:01
Здравейте и добре дошли. Аз съм научната журналистка Изи Кларк и в този подкаст, представен в партньорство с Международния научен съвет, с подкрепата на Китайската асоциация за наука и технологии, ще обсъдим силата на дигиталната помощ и изкуствения интелект, известен като ИИ, неговото значение за кариерите в науката, както и потенциалната му заплаха за научното начинание.
Днес към мен се присъединява Мерсе Кросас, директор на отдела по компютърни социални и хуманитарни науки в Суперкомпютърния център в Барселона и президент на Комитета по данни на Международния научен съвет, известен като CODATA.
Мерсе Крозас: 00:42
Здравейте.
Изи Кларк: 00:43
И Мохамад Хосейни, доцент по етика в Северозападния университет в Чикаго и член на Глобалната млада академия.
Мохамед Хосейни: 00:51
Здравей как си?
Изи Кларк: 00:52
Много добре, благодаря. Мисля, че един въпрос към двама ви, за да започнем, е защо сега е критичен момент да се замислим как дигитализацията и изкуственият интелект оформят научните кариери?
Мохамед Хосейни: 01:05
Мисля, че виждаме все повече и повече вземане на решения, основани на данни, от страна на изследователите, което понякога се свежда и до вземане на решения на национално или местно ниво, което е добре, но по отношение на научните кариери това означава, че трябва да обучим изследователите в нови умения.
И това винаги е било така. Но поради повратната точка нещата се развиват толкова бързо, че едва ли можем да наваксаме. Машините стават толкова способни, че могат да изместят или заменят човешката работна сила в науката. Сега сме в един вид критичен момент, за да обсъдим дигитализацията и да проучим кой се възползва от тези технологии, кой може да изостане и как можем да гарантираме прозрачност и равнопоставеност при тяхното използване.
Изи Кларк 01:54
Мерсе, какво мислиш?
Мерсе Крозас: 01:56
Едно от първите неща е, че изкуственият интелект се използва в науката от доста дълго време и промяната се случва прогресивно. Вярно е, че сега има експоненциално нарастващо използване на изкуствения интелект като метод в голяма част от научното производство.
Така че, от проучването на литературния преглед до опита да се разбере изследователският въпрос, обработката и събирането на данни, и след това самия анализ, но също и публикуването на научните резултати. Искам да кажа, предполагам, че тази повратна точка, за която Мохамед говореше, има много по-широко въздействие от всякога.
Изи Кларк: 02:34
Тук има много неща, които трябва да се вземат предвид. Споменахте публикациите и ще се спрем на това след малко. Но по отношение на възможностите, какви възможности виждате да се появяват от това за изследователите в началото и средата на кариерата им и как това променя научния пейзаж, задвижван от изкуствен интелект?
Мохамед Хосейни: 02:55
Предполагам, че възможностите са най-вече около правенето на нови открития и правенето на неща, които биха били дори мечта преди пет години. Всяка област, която би могла да се възползва от моделирането, сега се движи много по-бързо. Това е възможност, особено за изследователи в началото и средата на кариерата си, които може да са по-умели в използването на изкуствен интелект, но това идва с определени компромиси. Намирането на възможности в тази нова динамика изисква нов вид любопитство, в което не сме обучени. Но мисля, че трябва да се опитаме да намерим задачи в изследователски контексти, които не могат да бъдат автоматизирани, и да се опитаме да се отличим в такива задачи.
Например, в моята област на изследване съм изследовател по етика. Писането на добре аргументирана статия вече е автоматизирано. Но менторството, воденето на присъствен курс, който е интерактивен и ангажиращ, или провеждането на интервюта за събиране на данни и получаване на нови прозрения от житейския опит на хората - това са задачи, които не могат лесно да бъдат автоматизирани. И мисля, че трябва да открием тази група задачи в нашия собствен изследователски контекст и да се опитаме да се отличим в това.
Изи Кларк: 04:06
А Мерсе?
Мерсе Крозас: 04:07
Не виждам голям риск учените или учените в началото на кариерата си, учените в средата на кариерата си, да бъдат заместени. Това, което виждам, са възможности за нови изследователски въпроси, които много учени от предишни поколения дори не биха могли да си помислят да зададат, нали? Така че, не, не е толкова просто, че сега можем да прилагаме тези инструменти, а че можем да мислим за някои области по съвсем различен начин. В биомедицината, в изменението на климата, във физиката и биологията, например в генетиката, това може да се промени с използването на изкуствен интелект и нови видове данни.
Изи Кларк: 04:39
Мисля, че виждаме, че има много различни начини, по които можем да се обърнем към изкуствения интелект и да се справим с различни задачи, и говорихме за преквалификация. И така, какво според вас трябва да имат предвид изследователите в ранна и средна кариера в научните области и къде могат да получат подкрепа?
Мерсе Крозас: 04:57
По-важно от всякога е да бъдем много стриктни в науката и да разберем, че в крайна сметка, независимо дали използваме изкуствен интелект или други инструменти, науката е това, което правим, а науката е извод, а науката трябва да бъде публична. Методите, данните и начинът, по който го правим, трябва да бъдат проверени от други.
Това означава, че отново, ние не просто използваме инструментите на изкуствения интелект, за да ни дават отговори, но трябва да станем по-специализирани в това как валидираме тези отговори. А за целта трябва да сме още по-подготвени по отношение на теорията на областите, в които правим изследвания, и на прецизността на резултатите.
Изи Кларк: 05:33
Да, искам да кажа, Мохамед, бих искал да чуя и твоето мнение по този въпрос, защото знам, че това е нещо, на което обръщаш много внимание.
Мохамед Хосейни: 05:38
Да, абсолютно. И също така искам да се върна към казаното от Мерсе. Да, важно е да се мисли за теорията и в същото време има много хора, които сега твърдят, че поради този възход на науката, основана на данни, виждаме края на социалната теория. Теорията всъщност не е толкова важна, защото хората могат просто да събират данни и да извършват анализ на данни, за да видят кое е релевантно, без дори да са имали хипотеза преди събирането на данните.
И мисля, че това е забележително развитие, което изисква много внимателно обмисляне и внимание. Мисля, че едно от предизвикателствата, които също искам да подчертая, е фактът, че имаме достъп до различни ресурси, в зависимост от местоположението. Също така имаме различия по отношение на това, което институциите предоставят. Имам привилегията да работя в богат частен университет в САЩ, който предлага безплатен достъп до различни модели на изкуствен интелект, но това не е така за милиони други изследователи.
И това неравенство поставя много други хора в неравностойно положение. Много университети дори нямат обща политика за използването на модели с изкуствен интелект. Ако бях в такъв университет, наистина щях да се опитам да говоря с университетската администрация или библиотеката, за да ги помоля да ми предоставят насоки и обучение.
Мерсе Крозас: 06:54
За да проследя опасността от прекаленото ориентиране към данните. Не приемам, че това е пътят, по който трябва да вървим, нали? Резултатите са пресечната точка между теоретичния модел и този подход, основан на данни. Но по отношение на използването на генеративен изкуствен интелект или нови видове инструменти за изкуствен интелект, мисля, че Европа има доста различен подход от другите места.
И сега се разработва нова стратегия за изкуствен интелект в науката и наука за изкуствен интелект. Трябва да внимаваме какви инструменти за изкуствен интелект използваме, дали имат ясно определение за това какви данни са използвани, дали са с отворен код, дали се фокусират върху надежден изкуствен интелект и мисля, че това е много важно.
Изи Кларк: 07:36
Исках да засегна и нещо там. Говорим за това как използваме изкуствен интелект в работата и публикуването. И така, Мохамад, кои са нещата, за които според теб изследователите в ранна и средна кариера трябва да имат предвид, когато става въпрос за публикуване и използване на изкуствен интелект?
Мохамед Хосейни: 07:54
Да, мисля, че едно от нещата, за които наистина трябва да внимаваме, е каква е задачата, която възлагаме на ИИ? Каква е задачата, която искаме от ИИ да изпълни? Когато започна този бум на ИИ, ИИ се използваше най-вече в края на изследователския процес, например в момента на редактиране на текст, подобряване на четимостта и т.н.
Но сега прехвърляме тези важни задачи на изкуствения интелект и следващия път, когато искате да помислите за следващия си изследователски въпрос, вместо да мислите по-задълбочено за учебниците, които четете, или за новите статии, които четете, ще си помислите: „А, нека попитам какво казва изкуственият интелект по въпроса.“ Става много пристрастяващо и бих насърчил изследователите да са наясно със задачите, които делегират, и да се запитат: „Струва ли си?“
Моето предложение е да не публикувате нещо само заради публикуването, освен ако нямате нещо наистина важно да кажете. Помислете кого цитирате. Ако използвате изкуствен интелект, за да намерите литература, уверете се, че четете съдържанието, което цитирате, защото много пъти тези цитати са неуместни.
Изи Кларк: 09:03
И мисля, че това е добра забележка. Да, има начини, по които можем да използваме изкуствен интелект, които биха могли да бъдат полезни в някои точки, но поддържайте някои от тези умения активни и се уверете, че извършвате надлежна проверка и по други начини.
И мисля, че това вероятно ни навежда на дискусия за доверието. И така, във вашата област и за по-широката общественост, какво е необходимо, за да се запази доверието в тази дигитална епоха? Mercè?
Мерсе Крозас: 09:30
Ами, мисля, че е много лесно. Искам да кажа, че имаш доверие, когато можеш да го съобщиш, когато го разбираш напълно и върху какво работиш, и не е генерирано от нещо друго, което не разбираш. Връщайки се към ценностите на науката и отворената наука, тя е възможно най-прозрачна, всеки друг може да провери какво си направил, от начина, по който си приложил модела на изкуствения интелект, метода, данните, които си използвал, работните процеси, справедливите принципи за откриваеми, достъпни, оперативно съвместими, многократно използваеми данни. Но също така и софтуер, така че това, което използваш, да е споделяемо, да е откриваемо от други и да може да бъде проверено.
Изи Кларк: 10:06
Но има много вълнуващи начини, по които това може да бъде инструмент за трансформиране на науката и дигитализацията. И така, Мерсе, как виждате нарастващата роля на научната комуникация с развитието на технологиите?
Мерсе Крозас: 10:20
Е, така че, комуникацията на науката, все още трябва да свършим много работа по този въпрос за обществото. И вече има очаквания, че съществуват възможности или възможности за изкуствения интелект да играе роля и в обобщаването на голяма част от научните резултати и да ги направи по-достъпни за по-широка аудитория. Така че мисля, че това може да бъде интересно.
Изи Кларк: 10:41
И накрая, какво ви дава надежда за бъдещето на науката в този дигитален свят? Мохамед?
Мохамед Хосейни: 10:47
Мисля, че това, което ми дава надежда, е ново поколение изследователи, които говорят открито. Наблюдаваме ново поколение, което се осмелява да каже какво мисли и е готово да плати цена за това. Аз съм в САЩ и виждам всякакви големи компании и как те могат да повлияят на изследователския пейзаж, университетите и всичко останало. Така че е много важно за мен да видя това.
Изи Кларк: 11:12
А Мерсе?
Мерсе Крозас: 11:15
Така че, мисля, че имаме повече инструменти, за да разберем как работим, как си сътрудничим, какви нови въпроси можем да зададем в науката. И мисля, че това дава надежда за по-добра наука, ако не загубим това, което е науката, и не загубим тези ценности на отворената наука, но и ако се възползваме от този нов тип методи на изкуствен интелект.
Изи Кларк: 11:34
Благодаря ви много и на двамата, че се присъединихте към мен.
Ако сте изследовател в началото или в средата на кариерата си и искате да бъдете част от разговора за бъдещето на изкуствения интелект, присъединете се към Форума на Международния научен съвет за млади учени.
Посетете: съвет.наука/форум за да разберете повече.
Аз съм Изи Кларк и следващия път ще обсъдим как изследователите в ранна и средна кариера могат да помогнат за опазването на нашия океан и силата на трансдисциплинарния подход за това. Дотогава.
Прочетете повече за „Наука без граници: Международно сътрудничество за следващото поколение изследователи“ 
Прочетете повече за преосмислянето на растежа и устойчивостта в изследователската екосистема 
Прочетете повече за Трансдисциплинарната наука: Ранните и средните кариери оформят бъдещето на науката 