Искусственный интеллект перестал быть просто инструментом для науки — он начинает менять саму практику науки. Команда исследователей из Манчестера изучает эту трансформацию, анализируя, как ИИ меняет способы работы, сотрудничества и совершения открытий исследователями.

Их проект сочетает в себе крупномасштабный анализ данных с практическими исследованиями, проводимыми в лабораториях по всей Великобритании и за рубежом. Анализируя миллионы публикаций в таких базах данных, как OpenAlex, команда может отслеживать, как учёные применяют ИИ, в том числе как инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, распространяются в научных областях.

Их первые результаты исследований в области генеративного ИИ показывают, что, хотя США и Китай лидируют по общему объёму научных публикаций, более мелкие исследовательские экономики также активно внедряют эту технологию, часто добиваясь значительных результатов. Интересно, что исследовательские группы, работающие над генеративным ИИ, как правило, несколько меньше, чем группы в других областях ИИ, что говорит о появлении иного стиля сотрудничества.

Однако быстрое внедрение также сопряжено с проблемами. Обобщение документов или генерация кода с помощью ИИ могут ускорить исследования, но при этом поднимают вопросы об ответственности, управлении и разграничении между человеческим и машинным суждением.

Результатом проекта стала статья, размещённая на сервере препринтов arXiv , и публикация в журнале Scientometrics.

Профессор Корнелия Лоусон, профессор экономики науки и инноваций, объясняет, что проект «изучает, как ИИ влияет на научные открытия и как его можно ответственно, творчески и справедливо использовать на благо исследователей и общества».

Её коллега, профессор Филип Шапира, стипендиат Тьюринга и профессор управления инновациями и политики в Манчестерском институте инновационных исследований, добавляет: «Искусственный интеллект меняет представление о науке, меняет требования к навыкам, влияет на сотрудничество и трансформирует возможности. Тем не менее, влияние ИИ на научную новизну и креативность остается неопределенным — это пробел в знаниях, на котором сейчас сосредоточен наш проект».

Понимание влияния ИИ на науку поможет сформировать будущие стратегии исследований и инноваций, повысить конкурентоспособность, способствовать развитию знаний, повысить ответственность и определить социальные последствия.

Контакты, администрация и авторы