Moksliniai darbai su AI nuorodomis sulaukia daugiau citatų

Moksliniai darbai su AI nuorodomis sulaukia daugiau citatų

Studijos su pavadinimais ar santraukomis, kurios nurodo Dirbtinio intelekto (DI) metodai labiau tikėtina, kad jie pateks į 5 % geriausių cituotų savo srities straipsnių nei tie, kuriuose šie metodai nenurodomi. Šie darbai taip pat gauna daugiau Citatos iš kitų disciplinų nei studijos, kuriose nenaudojami dirbtinio intelekto terminai.

Tačiau ne visi autoriai vienodai pastebi šį „citavimo skatinimą“. Analizė taip pat rodo, kad mokslininkai iš Grupės, kurios istoriškai buvo nepakankamai atstovaujamos moksle, nesulaukia tokio pat citavimo skaičiaus kaip jų kolegos, kai jie savo darbe naudoja AI įrankius – tai rodo, kad AI egzistuoja Nelygybės galėtų paūmėti.

Išvados gautos atlikus tyrimą, kurio tikslas – kiekybiškai įvertinti AI naudojimą ir galimą naudą moksliniams tyrimams. Tačiau naujausia „Nature Human Behavior“ ataskaita taip pat kelia susirūpinimą. Mokslininkai gali būti suvilioti naudoti dirbtinį intelektą tik kaip priemonę, kad padidintų savo citatų skaičių, nepaisant to, ar AI įrankiai iš tikrųjų pagerina straipsnių kokybę, sako Lisa Messeri, mokslo ir technologijų antropologė iš Jeilio universiteto Niu Heivene, Konektikuto valstijoje. „Norime užtikrinti, kad [investuodami] į dirbtinį intelektą nepaisytume kitų metodų“, – sako ji.

Tyrime taip pat pateikiamas labai reikalingas kiekybinis įvertinimas, kaip AI keičia mokslinius tyrimus sako Dashun Wang, tyrimo bendraautorius ir Šiaurės vakarų universiteto Evanstone, Ilinojaus valstijoje, mokslo tyrinėtojas. „Dabar pagaliau turime sistemingų duomenų“, - sakė Wang, kurie bus labai svarbūs sprendžiant skirtumus, susijusius su AI naudojimu moksle.

Stebėti AI augimą

Norėdami įvertinti mokslininkų įsitraukimą į dirbtinį intelektą, autoriai nustatė su DI susijusius terminus, tokius kaip „mašininis mokymasis“ ir „gilūs neuroniniai tinklai“, beveik 75 milijonų straipsnių, paskelbtų 1960–2019 m., 19 disciplinų santraukose ir pavadinimuose. Wang pripažįsta, kad dėl termino tyrime neatsižvelgiama į dabartinius DI pokyčius, įskaitant didelių kalbų modelių, pvz. „ChatGPT“, kuri jau keičia kai kurių mokslininkų mokslą, negali iki galo suvokti.

Remiantis tyrimu, visų 19 disciplinų mokslininkai per pastaruosius du dešimtmečius dažniau naudojo dirbtinio intelekto įrankius (žr. „DI naudojimas didėja“). Tačiau yra didelių skirtumų: kompiuterių mokslai, matematika ir inžinerija rodo aukščiausią dirbtinio intelekto naudojimo lygį, o istoriją, meną ir politikos mokslus – mažiausiai. Geologijos, fizikos, chemijos ir biologijos kursai yra tarpiniai.

Um galimą AI naudą Kiekvienai disciplinai autoriai pirmiausia nustatė su moksliniais tyrimais susijusias užduotis, kurias gali atlikti AI. Tada jie stebėjo šių įgūdžių augimą laikui bėgant, stebėdami konkrečias veiksmažodžių ir daiktavardžių poras, pvz., „analizuoti duomenis“ ir „generuoti vaizdą“, publikacijose apie DI 1960–2019 m. Ištyrę, kiek šie terminai sutapo su dirbtiniu intelektu susijusiuose leidiniuose, palyginti su pagrindinėmis konkrečios mokslinių tyrimų srities užduotimis, laikui bėgant tyrėjai galėjo įvertinti, ar AI gali patenkinti šios srities gebėjimus.

Vėlgi, informatika, matematika ir inžinerija buvo siejami su didžiausia galima nauda, ​​o istorija, menas ir politikos mokslai – mažiausiai.

Marinka Zitnik, biomedicininės informatikos specialistė iš Harvardo medicinos mokyklos Bostone, Masačusetso valstijoje, paaiškina, kad tyrimo metodas yra įdomus, nes leidžia sistemingai analizuoti kelias mokslo disciplinas. Tačiau jis taip pat turi apribojimų. „Kadangi autoriai norėjo atlikti labai platų, sistemingą tyrimą, jie nebūtinai galėjo įsigilinti į detales ir visiškai suprasti konkrečias priežastis, kodėl konkretus veiksmažodis ar daiktavardis pasirodė straipsnyje“, – sako ji. Ji pažymi, kad vien todėl, kad tam tikri veiksmažodžiai ir daiktavardžiai pateikiami kartu, nereiškia, kad jei AI gali atlikti aprašytą užduotį, tai būtinai bus naudinga tai sričiai.

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

   Straipsnis  
   Google Scholar  

Atsisiųskite nuorodas