Међународни научни савет и његов члан, Кинеско удружење за науку и технологију (Улоге), у партнерству са Природа, покренули су нову серију подкаста од шест делова која истражује еволуирајући пејзаж истраживачких каријера. Током серије, истраживачи на почетку и средини каријере разговараће са старијим научницима, делећи искуства раста, сарадње и отпорности у условима брзих промена.
У овој трећој епизоди, Мерсе Кросас, директорка рачунарских друштвених и хуманистичких наука на Суперрачунарски центар Барселонеи Мохамед Хосеини, ванредни професор етике на Нортхвестерн Университи, разговарајте о томе како вештачка интелигенција и дигитализација трансформишу научне каријере и истраживачки процес.
Разговор истиче и могућности и изазове које вештачка интелигенција доноси истраживачима на почетку и средини каријере. Иако нове технологије омогућавају пробоје и отварају потпуно нове путеве истраживања, оне такође покрећу забринутост око једнакости приступа, прекомерног ослањања на аутоматизоване алате и ерозије критичког мишљења.
Изи Кларк: 00:01
Здраво и добродошли. Ја сам научна новинарка Изи Кларк и у овом подкасту, који се представља у партнерству са Међународним научним саветом, уз подршку Кинеског удружења за науку и технологију, разговараћемо о моћи дигиталне помоћи и вештачке интелигенције познате као АИ, њеном значају за каријере у науци, као и о њеној потенцијалној претњи научном подухвату.
Данас ми се придружила Мерсе Кросас, директорка рачунарских друштвених и хуманистичких наука у Суперрачунарском центру у Барселони и председница Комитета за податке Међународног научног савета, познатог као CODATA.
Мерсе Кросас: 00:42
Здраво.
Изи Кларк: 00:43
И Мохамед Хосеини, ванредни професор етике на Универзитету Нортвестерн у Чикагу и члан Глобалне академије младих.
Мохамед Хосеини: 00:51
Здраво како си?
Изи Кларк: 00:52
Врло добро, хвала вам. Мислим да је питање за обојицу, за почетак, зашто је сада критичан тренутак да размислимо о томе како дигитализација и вештачка интелигенција обликују научне каријере?
Мохамед Хосеини: 01:05
Мислим да све више истраживача доноси одлуке на основу података, што се понекад своди и на национално или локално доношење одлука, што је добро, али када је реч о научним каријерама, то значи да морамо да обучимо истраживаче у новим вештинама.
И то је увек био случај. Али због прекретнице, ствари се крећу тако брзо да тешко можемо да их сустигнемо. Машине постају толико способне да могу да замене људску радну снагу у науци. Сада смо у некој врсти критичног тренутка да разговарамо о дигитализацији и истражимо ко има користи од ових технологија, ко би могао да заостане и како можемо да обезбедимо транспарентност и равноправност у њиховом коришћењу.
Изи Кларк 01:54
Мерсе, шта мислиш?
Мерсе Кросас: 01:56
Једна од првих ствари је да се вештачка интелигенција такође користи у науци већ прилично дуго времена, и промена се дешава прогресивно. Тачно је да сада постоји експоненцијална употреба вештачке интелигенције као метода у многим научним областима.
Дакле, од истраживања прегледа литературе до покушаја да се схвати истраживачко питање, до обраде и прикупљања података, па саме анализе, али и објављивања научних резултата. Мислим, претпостављам да та прекретница о којој је Мохамед говорио има много шири утицај него икада раније.
Изи Кларк: 02:34
Овде има много ствари које треба размотрити. Поменули сте објављивање и о томе ћемо се позабавити за тренутак. Али што се тиче могућности, које видите да се из овога отварају за истраживаче на почетку и у средњој фази каријере и како то мења тај научни пејзаж вођен вештачком интелигенцијом?
Мохамед Хосеини: 02:55
Претпостављам да су прилике углавном везане за нова открића и рад на стварима које би пре пет година биле чак и сан. У било којој области која би могла имати користи од моделирања, сада се крећемо много брже. Ово је прилика, посебно за истраживаче на почетку и средини каријере који су можда вештији у коришћењу вештачке интелигенције, али то долази са одређеним компромисима. Проналажење прилика у овој новој динамици захтева нову врсту радозналости за коју нисмо обучени. Али мислим да би требало да покушамо да пронађемо задатке у истраживачким контекстима који се не могу аутоматизовати и да покушамо да се истакнемо у таквим задацима.
На пример, моја област истраживања је истраживач етике. Писање добро аргументованог рада је већ аутоматизовано. Али менторство, вођење наставе уживо, која је такође интерактивна и занимљива, или вођење интервјуа ради прикупљања података и добијања нових увида из животних искустава људи - то су задаци који се не могу лако аутоматизовати. И мислим да морамо пронаћи ову групу задатака у нашем сопственом истраживачком контексту и покушати да се у томе истакнемо.
Изи Кларк: 04:06
А Мерсе?
Мерсе Кросас: 04:07
Не видим велики ризик да научници или научници на почетку каријере, научници усред каријере, буду замењени. Оно што видим су могућности за нова истраживачка питања која многи научници из претходних генерација нису могли ни да помисле да поставе, зар не? Дакле, не, није само ствар у томе да, па, сада можемо да применимо ове алате, већ да можемо да размишљамо о неким областима на потпуно другачији начин. У биомедицини, климатским променама, физици и биологији, за генетику, то се може променити употребом вештачке интелигенције и нових врста података.
Изи Кларк: 04:39
Мислим да видимо да постоји много различитих начина на које можемо да се окренемо вештачкој интелигенцији и да се позабавимо различитим задацима, а говорили смо и о преквалификацији. Дакле, шта мислите да истраживачи на почетку и у средњој каријери у научним областима треба да имају на уму и где могу да добију подршку?
Мерсе Кросас: 04:57
Важније је него икад бити веома ригорозан у науци и разумети да, на крају крајева, без обзира да ли користимо вештачку интелигенцију или друге алате, наука је оно што радимо, а наука је закључивање и наука мора бити јавна. Методе, податке и начин на који то радимо морају да верификују други.
То значи да, опет, не користимо само алате вештачке интелигенције да бисмо добили одговоре, већ морамо постати стручњаци у начину на који валидирамо те одговоре. А за то, морамо бити још боље припремљени у погледу теорије области у којима истражујемо и ригорозности резултата.
Изи Кларк: 05:33
Да, мислим, Мохамеде, волео бих да чујем и твоје мишљење о овоме јер знам да је ово нешто чему обраћаш много пажње.
Мохамед Хосеини: 05:38
Да, апсолутно. И такође желим да се вратим на оно што је Мерсе овде рекао. Да, важно је размишљати о теорији, а истовремено, постоји много људи који сада тврде да због овог успона науке засноване на подацима, видимо крај друштвене теорије. Теорија није заправо толико важна јер људи могу само да прикупљају податке и да се баве анализом података како би видели шта је релевантно, а да чак нису имали ни хипотезу пре прикупљања података.
И мислим да је то изванредан развој догађаја који захтева много пажљивог разматрања и пажње. Мислим да је један од изазова које такође желим да истакнем чињеница да имамо приступ различитим ресурсима, у зависности од локације. Такође имамо разлике у погледу онога што институције пружају. Имам привилегију да будем са седиштем на богатом приватном универзитету у САД који нуди бесплатан приступ различитим моделима вештачке интелигенције, али то није случај за милионе других истраживача.
И ова разлика ставља многе друге људе у неповољан положај. Многи универзитети чак немају ни општу политику за коришћење вештачке интелигенције. Да сам на таквом универзитету, заиста бих покушао да разговарам са универзитетском администрацијом или библиотеком и замолим их да ми пруже смернице и обуку.
Мерсе Кросас: 06:54
Да се надовежем на опасност од превеликог вођења подацима. Не прихватам да је то пут којим треба да идемо, зар не? Резултат је пресек између теоријског модела и овог приступа заснованог на подацима. Али што се тиче коришћења генеративне вештачке интелигенције или нових врста алата вештачке интелигенције, мислим да Европа има прилично другачији приступ од других места.
И сада је у току развој нове стратегије вештачке интелигенције у науци и науке за вештачку интелигенцију. Морамо бити пажљиви у вези са тим какве алате вештачке интелигенције користимо, да ли имају јасну дефиницију који су подаци коришћени, да ли су отвореног кода, да ли се фокусирају на поуздану вештачку интелигенцију, и мислим да је то веома важно.
Изи Кларк: 07:36
Хтео сам и ту нешто да истакнем. Разговарамо о томе како користимо вештачку интелигенцију у раду и објављивању. Дакле, Мохамеде, које ствари мислите да би истраживачи на почетку и у средњој каријери требало да имају на уму када је у питању објављивање и употреба вештачке интелигенције?
Мохамед Хосеини: 07:54
Да, мислим да је једна од ствари на коју би требало да обратимо пажњу који је задатак који препуштамо вештачкој интелигенцији? Који је задатак који тражимо од вештачке интелигенције? Када је почео овај бум вештачке интелигенције, вештачка интелигенција се углавном користила на крају процеса истраживања, као што је редактура и побољшање читљивости и тако даље.
Али сада ове важне задатке пребацујемо на вештачку интелигенцију, и следећи пут када желите да размислите о свом следећем истраживачком питању, уместо да дубље размишљате о уџбеницима које читате или новим чланцима које читате, помислићете: „Ах, дозволите ми да питам шта вештачка интелигенција има да каже о томе.“ То постаје веома зависно и охрабрио бих истраживаче да буду свесни задатака које делегирају и да се запитају: „Да ли се исплати?“
Мој предлог је да не објављујете нешто само ради објављивања, осим ако немате нешто заиста важно да кажете. Размислите о томе кога цитирате. Ако користите вештачку интелигенцију да бисте пронашли литературу, обавезно прочитајте садржај који цитирате, јер су ти цитати често небитни.
Изи Кларк: 09:03
И мислим да је то добра поента. Да, постоје начини на које можемо користити вештачку интелигенцију који би могли бити корисни у неким тачкама, али нека од тих вештина буде активна и побрините се да спроводите дужну пажњу и на друге начине.
И мислим да нас то вероватно доводи до дискусије о кредибилитету. Дакле, у вашој области и за ширу јавност, шта је потребно да би се одржао кредибилитет у овом дигиталном добу? Мерсе?
Мерсе Кросас: 09:30
Па, мислим да је веома лако. Мислим, имали сте кредибилитет када сте могли да га саопштите, када сте га у потпуности разумели и разумели на чему радите, а није га генерисало нешто друго што не разумете. Враћајући се на вредности науке и отворене науке, да је она што транспарентнија, да било ко други може да провери шта сте урадили на основу начина на који сте применили модел вештачке интелигенције, методе, података које сте користили, токова рада, фер принципа за проналажење, приступачне, интероперабилне, поново употребљиве податке. Али и софтвер тако да је оно што користите дељиво, доступно другима и може се проверити.
Изи Кларк: 10:06
Али постоји много узбудљивих начина на које ово може бити алат за трансформацију науке и дигитализације. Дакле, Мерсе, како видите да улога научне комуникације расте како се технологија развија?
Мерсе Кросас: 10:20
Па, дакле, комуникација науке, још увек морамо много да радимо на томе за друштво. И већ постоје очекивања да су могућности или прилике да вештачка интелигенција игра улогу и у сумирању многих научних резултата и њиховом учињењу доступнијим широј публици. Дакле, мислим да то може бити занимљиво.
Изи Кларк: 10:41
И коначно, шта вам обојици даје наду за будућност науке у овом дигиталном свету? Мухамеде?
Мохамед Хосеини: 10:47
Мислим да ми наду даје нова генерација истраживача који се јавно изјашњавају. Посматрамо нову генерацију која се усуђује да каже шта мисли и спремна је да за то плати цену. Ја сам у САД и видим све врсте великих компанија и како оне могу утицати на истраживачки пејзаж, универзитете и све то. Дакле, веома ми је важно да то видим.
Изи Кларк: 11:12
А Мерсе?
Мерсе Кросас: 11:15
Дакле, мислим да имамо више алата да разумемо како радимо, како сарађујемо, која нова питања можемо поставити у науци. И мислим да то даје наду за бољу науку ако не изгубимо оно што наука јесте и не изгубимо ове вредности отворене науке, али и ако искористимо предности ове нове врсте метода вештачке интелигенције.
Изи Кларк: 11:34
Хвала вам обојици пуно што сте ми се придружили.
Ако сте истраживач на почетку или средини каријере и желите да будете део разговора о будућности вештачке интелигенције, придружите се Међународном форуму научног савета за научнике у успону.
Посетите: савет.наука/форум да сазнате више.
Ја сам Изи Кларк, и следећи пут ћемо разговарати о томе како истраживачи на почетку и средини каријере могу помоћи у заштити нашег океана и моћи трансдисциплинарног приступа у томе. До тада.
Прочитајте више о подкасту „Научни дипломата“: Sir Peter Gluckman о научним саветима, поверењу и ограничењима доказа Прочитајте више о Науци без граница: Међународна сарадња за следећу генерацију истраживача Прочитајте више о преиспитивању раста и отпорности у истраживачком екосистему 