Исследование в Nature: ИИ ускоряет карьерный рост отдельных исследователей, но сужает общую область науки
Масштабное исследование выявило: хотя инструменты ИИ ускоряют достижения ученых, они тревожно сужают общие возможности для открытия новых знаний.
Важное исследование, опубликованное в мировом журнале Nature, раскрыло двойное влияние искусственного интеллекта (ИИ) на научное сообщество. Оно указывает на то, что ИИ стал мощным инструментом, помогающим отдельным исследователям быстрее добиваться карьерного успеха, но в то же время сужает и делает менее разнообразным общее направление научных исследований.
Исследовательская группа под руководством Джеймса Эванса (James Evans), социолога из Университета Чикаго, проанализировала более 310 957 работ в 6 областях естественных наук (биология, медицина, химия, физика, материаловедение и геология), используя языковую модель Google для выявления исследований, использующих ИИ. Результаты исследования показали, что исследователи, использующие ИИ, публиковали в 3,02 раза больше работ, чем те, кто его не использовал, и их работы цитировались в 4,85 раза чаще. Кроме того, было установлено, что они становились руководителями исследовательских групп в среднем на 1,37 года раньше своих коллег.
Однако при рассмотрении науки в целом были выявлены негативные последствия. Применение ИИ привело к сокращению количества изучаемых исследовательских тем на 4,63% и уменьшению взаимодействия между исследователями на 22%. Авторы исследования заключили: «Инструменты ИИ, по-видимому, автоматизируют уже существующие области, а не исследуют новые», что создает кажущееся противоречие: «расширение влияния отдельных ученых, но при этом сужение общего охвата науки».
Джеймс Эванс подытожил это явление: «Существует конфликт между индивидуальными стимулами и наукой в целом» (You have this conflict between individual incentives and science as a whole). Примечательно, что эта модель наблюдается постоянно с ранних этапов machine learning, deep learning и до нынешней эры generative AI, что отражает структурные вызовы, с которыми сталкивается научное сообщество в эпоху ИИ.
Хотя ИИ повышает эффективность, его влияние указывает на риск концентрации научных открытий вокруг уже существующих тем, что может замедлить крупные долгосрочные прорывы, требующие изучения новых знаний.