ทันเอไอ

งานวิจัยใน Nature ชี้ AI ดันอาชีพนักวิจัยรายบุคคลโตเร็ว แต่ทำให้ภาพรวมวิทยาศาสตร์แคบลง

ผลการศึกษาครั้งใหญ่พบว่า แม้เครื่องมือ AI จะเร่งความสำเร็จให้นักวิทยาศาสตร์ แต่กลับทำให้ขอบเขตการค้นพบองค์ความรู้ใหม่ๆ โดยรวมหดตัวลงอย่างน่ากังวล

งานวิจัยชิ้นสำคัญที่ตีพิมพ์ในวารสารระดับโลกอย่าง Nature เปิดเผยผลกระทบสองด้านของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีต่อวงการวิทยาศาสตร์ โดยชี้ว่า AI กลายเป็นเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้นักวิจัยรายบุคคลประสบความสำเร็จในอาชีพได้เร็วยิ่งขึ้น แต่ในขณะเดียวกันกลับทำให้ทิศทางการค้นคว้าทางวิทยาศาสตร์ในภาพรวมแคบลงและหลากหลายน้อยลง

ทีมวิจัยนำโดย เจมส์ อีแวนส์ (James Evans) นักสังคมวิทยาจากมหาวิทยาลัยชิคาโก ได้วิเคราะห์งานวิจัยกว่า 310,957 ฉบับ ใน 6 สาขาวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ (ชีววิทยา, การแพทย์, เคมี, ฟิสิกส์, วัสดุศาสตร์ และธรณีวิทยา) โดยใช้แบบจำลองภาษาของ Google เพื่อระบุงานวิจัยที่ใช้ AI ผลการศึกษาพบว่า นักวิจัยที่ใช้ AI สามารถตีพิมพ์ผลงานได้มากกว่าคนที่ไม่ใช้ถึง 3.02 เท่า และผลงานได้รับการอ้างอิง (citation) มากกว่าถึง 4.85 เท่า นอกจากนี้ยังพบว่าพวกเขาได้ก้าวขึ้นเป็นหัวหน้าทีมวิจัยเร็วกว่าเพื่อนร่วมอาชีพโดยเฉลี่ย 1.37 ปี

อย่างไรก็ตาม เมื่อมองในภาพรวมของวงการวิทยาศาสตร์กลับพบผลกระทบในเชิงลบ การนำ AI มาใช้ส่งผลให้จำนวนหัวข้อวิจัยที่ถูกศึกษาลดลง 4.63% และลดปฏิสัมพันธ์ระหว่างนักวิจัยลงถึง 22% ผู้เขียนงานวิจัยสรุปว่า "เครื่องมือ AI ดูเหมือนจะทำให้สาขาที่มีอยู่แล้วเป็นอัตโนมัติมากกว่าที่จะสำรวจสาขาใหม่ๆ" ซึ่งก่อให้เกิดสิ่งที่ดูขัดแย้งกัน คือ "การขยายผลกระทบของนักวิทยาศาสตร์รายบุคคล แต่กลับทำให้ขอบเขตการเข้าถึงของวิทยาศาสตร์โดยรวมหดตัวลง"

เจมส์ อีแวนส์ สรุปปรากฏการณ์นี้ว่า "เกิดความขัดแย้งระหว่างแรงจูงใจของปัจเจกบุคคลกับประโยชน์ของวิทยาศาสตร์โดยรวม" (You have this conflict between individual incentives and science as a whole) ที่น่าสนใจคือ รูปแบบนี้เกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอตั้งแต่ยุคแรกของ machine learning, deep learning มาจนถึงยุค generative AI ในปัจจุบัน สะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายเชิงโครงสร้างที่วงการวิทยาศาสตร์ต้องเผชิญในยุค AI