Wetenschappelijke artikelen met AI-referenties krijgen meer citaties

Wetenschappelijke artikelen met AI-referenties krijgen meer citaties

Studies met titels of samenvattingen die dit specificeren Methoden voor kunstmatige intelligentie (AI). hebben een grotere kans om tot de top 5% geciteerde artikelen in hun vakgebied te behoren dan degenen die niet naar deze technieken verwijzen. Deze banen krijgen ook meer Citaties uit andere disciplines dan studies die geen AI-termen gebruiken.

Maar deze ‘citatieboost’ wordt niet door alle auteurs in gelijke mate opgemerkt. Uit de analyse blijkt ook dat onderzoekers uit Groepen die historisch ondervertegenwoordigd zijn in de wetenschap, krijgen niet dezelfde citatiegroei als hun collega's wanneer ze AI-tools in hun werk gebruiken - wat erop wijst dat AI bestaat Ongelijkheid zou kunnen verergeren.

De bevindingen komen uit een onderzoek gericht op het kwantificeren van het gebruik en de potentiële voordelen van AI in wetenschappelijk onderzoek. Het laatste rapport in Nature Human Behavior roept echter ook zorgen op. Wetenschappers zouden ertoe kunnen worden verleid AI uitsluitend te gebruiken als middel om hun citaties te vergroten – ongeacht of de AI-tools daadwerkelijk de kwaliteit van artikelen verbeteren, zegt Lisa Messeri, een wetenschaps- en technologie-antropoloog aan de Yale University in New Haven, Connecticut. “We willen ervoor zorgen dat wanneer we [investeren] in AI, we andere benaderingen niet verwaarlozen”, zegt ze.

De studie biedt ook de broodnodige kwantificering van hoe AI verandert wetenschappelijk onderzoek zegt Dashun Wang, co-auteur van de studie en wetenschappelijk onderzoeker aan de Northwestern University in Evanston, Illinois. “Nu hebben we eindelijk systematische gegevens”, zei Wang, die van cruciaal belang zullen zijn voor het aanpakken van de verschillen met betrekking tot het gebruik van AI in de wetenschap.

Het volgen van de opkomst van AI

Om de betrokkenheid van wetenschappers bij AI te meten, identificeerden de auteurs AI-gerelateerde termen – zoals ‘machine learning’ en ‘diepe neurale netwerken’ – in de samenvattingen en titels van bijna 75 miljoen artikelen die tussen 1960 en 2019 in 19 disciplines zijn gepubliceerd. Wang erkent dat het onderzoek vanwege de deadline de huidige ontwikkelingen op het gebied van AI negeert, inclusief de opkomst van grote taalmodellen zoals ChatGPT, dat de manier waarop sommige onderzoekers wetenschap beoefenen nu al verandert, kan het niet helemaal bevatten.

Volgens het onderzoek hebben wetenschappers in alle 19 disciplines het gebruik van AI-instrumenten de afgelopen twintig jaar vergroot (zie 'Het gebruik van AI neemt toe'). Er zijn echter aanzienlijke verschillen: informatica, wiskunde en techniek laten het hoogste niveau van AI-gebruik zien, terwijl geschiedenis, kunst en politieke wetenschappen het laagste zijn. De tarieven voor geologie, natuurkunde, scheikunde en biologie liggen daar tussenin.

Eh de potentiële voordelen van AI Voor elke discipline identificeerden de auteurs eerst onderzoeksgerelateerde taken die AI kan uitvoeren. Vervolgens volgden ze de groei van deze vaardigheden in de loop van de tijd door specifieke werkwoord-zelfstandige paren, zoals ‘gegevens analyseren’ en ‘beeld genereren’, te volgen in publicaties over AI tussen 1960 en 2019. Door te onderzoeken in hoeverre deze termen elkaar overlapten in AI-gerelateerde publicaties in vergelijking met de fundamentele taken van een bepaald onderzoeksveld in de loop van de tijd, konden onderzoekers beoordelen of de capaciteiten van AI konden voldoen aan de veranderende behoeften van dat veld.

Opnieuw werden informatica, wiskunde en techniek geassocieerd met de hoogste potentiële voordelen, terwijl geschiedenis, kunst en politieke wetenschappen de laagste voordelen hadden.

Marinka Zitnik, een biomedische informaticaspecialist aan de Harvard Medical School in Boston, Massachusetts, legt uit dat de aanpak van het onderzoek interessant is omdat deze systematische analyse over meerdere wetenschappelijke disciplines heen mogelijk maakt. Het heeft echter ook beperkingen. "Omdat de auteurs een zeer brede, systematische studie wilden uitvoeren, konden ze niet noodzakelijkerwijs in detail treden en de specifieke redenen waarom een ​​bepaald werkwoord of zelfstandig naamwoord in een artikel verscheen volledig begrijpen", zegt ze. Het feit dat bepaalde werkwoorden en zelfstandige naamwoorden samen in een artikel voorkomen, betekent niet dat als AI de beschreven taak kan uitvoeren, het noodzakelijkerwijs nuttig zal zijn voor dat vakgebied, merkt ze op.

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

   Artikel  
   Google Scholar  

Referenties downloaden