Gli articoli scientifici con riferimenti all'intelligenza artificiale ricevono più citazioni

Gli articoli scientifici con riferimenti all'intelligenza artificiale ricevono più citazioni

Studi con titoli o abstract che specificano Metodi di intelligenza artificiale (AI). hanno maggiori probabilità di figurare nel 5% degli articoli più citati nel loro campo rispetto a quelli che non fanno riferimento a queste tecniche. Questi lavori ricevono anche di più Citazioni da altre discipline rispetto agli studi che non utilizzano termini di intelligenza artificiale.

Ma questo “aumento delle citazioni” non viene notato allo stesso modo da tutti gli autori. L'analisi mostra anche che i ricercatori di Gruppi che sono stati storicamente sottorappresentati nella scienza, non ricevono la stessa crescita di citazioni dei loro colleghi quando utilizzano strumenti di intelligenza artificiale nel loro lavoro, suggerendo che l'intelligenza artificiale esiste Disuguaglianze potrebbe aggravare.

I risultati provengono da uno studio volto a quantificare l’uso e i potenziali benefici dell’IA nella ricerca scientifica. Tuttavia, anche l’ultimo rapporto pubblicato su Nature Human Behavior solleva preoccupazioni. Gli scienziati potrebbero essere indotti a utilizzare l’intelligenza artificiale esclusivamente come mezzo per aumentare le loro citazioni, indipendentemente dal fatto che gli strumenti di intelligenza artificiale migliorino effettivamente la qualità degli articoli, afferma Lisa Messeri, antropologa scientifica e tecnologica presso l’Università di Yale a New Haven, nel Connecticut. “Vogliamo assicurarci che quando investiamo nell’intelligenza artificiale non trascuriamo altri approcci”, afferma.

Lo studio fornisce anche la quantificazione tanto necessaria di come L’intelligenza artificiale sta cambiando la ricerca scientifica afferma Dashun Wang, coautore dello studio e ricercatore scientifico presso la Northwestern University di Evanston, Illinois. “Ora finalmente disponiamo di dati sistematici”, ha affermato Wang, che saranno fondamentali per affrontare le disparità legate all’uso dell’intelligenza artificiale nella scienza.

Monitorare l’ascesa dell’intelligenza artificiale

Per misurare l’impegno degli scienziati nei confronti dell’intelligenza artificiale, gli autori hanno identificato termini relativi all’intelligenza artificiale – come “apprendimento automatico” e “reti neurali profonde” – negli abstract e nei titoli di quasi 75 milioni di articoli pubblicati dal 1960 al 2019 in 19 discipline. Wang riconosce che, a causa della scadenza, lo studio ignora gli attuali sviluppi dell’intelligenza artificiale, compreso l’aumento di grandi modelli linguistici come ChatGPT, che sta già cambiando il modo in cui alcuni ricercatori fanno scienza, non riesce a coglierlo appieno.

Secondo lo studio, negli ultimi due decenni gli scienziati di tutte le 19 discipline hanno aumentato l’uso degli strumenti di intelligenza artificiale (vedi “L’uso dell’intelligenza artificiale è in aumento”). Tuttavia, ci sono differenze significative: informatica, matematica e ingegneria mostrano i livelli più alti di utilizzo dell’IA, mentre storia, arte e scienze politiche mostrano i più bassi. Le tariffe per geologia, fisica, chimica e biologia sono intermedie.

Ehm i potenziali benefici dell’IA Per ciascuna disciplina, gli autori hanno innanzitutto identificato i compiti legati alla ricerca che l’intelligenza artificiale può svolgere. Hanno poi monitorato la crescita di queste competenze nel tempo monitorando specifiche coppie verbo-sostantivo, come “analizzare dati” e “generare immagini”, nelle pubblicazioni sull’intelligenza artificiale tra il 1960 e il 2019. Esaminando quanto questi termini si sovrapponevano nelle pubblicazioni relative all’intelligenza artificiale rispetto ai compiti fondamentali di un dato campo di ricerca nel tempo, i ricercatori sono stati in grado di valutare se le capacità dell’intelligenza artificiale potevano soddisfare le esigenze in evoluzione di quel campo.

Ancora una volta, informatica, matematica e ingegneria sono state associate ai benefici potenziali più alti, mentre storia, arte e scienze politiche hanno avuto i più bassi.

Marinka Zitnik, specialista in informatica biomedica presso la Harvard Medical School di Boston, Massachusetts, spiega che l'approccio dello studio è interessante perché consente un'analisi sistematica di molteplici discipline scientifiche. Tuttavia, presenta anche dei limiti. "Poiché gli autori volevano condurre uno studio molto ampio e sistematico, non potevano necessariamente entrare nei dettagli e comprendere appieno le ragioni specifiche per cui un particolare verbo o sostantivo appariva in un articolo", afferma. Solo perché alcuni verbi e nomi compaiono insieme in un documento non significa che se l'intelligenza artificiale può svolgere il compito descritto, sarà necessariamente utile per quel campo, osserva.

1. Gao, J. & Wang, D. Natura Hum. Comportamento https://doi.org/10.1038/s41562-024-02020-5 (2024).

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