Новыя тэндэнцыі, якія фарміруюць навуковую кар'еру

Міжнародная навуковая рада і яе член, Кітайская асацыяцыя навукі і тэхналогій (CAST), у партнёрстве з Прырода, запусцілі новую серыю падкастаў з шасці частак, прысвечаную развіццю навуковай кар'еры. У рамках гэтай серыі даследчыкі на пачатку і ў сярэдзіне сваёй кар'еры будуць мець зносіны са старэйшымі навукоўцамі, дзяліцца вопытам росту, супрацоўніцтва і ўстойлівасці перад абліччам хуткіх змен.

У гэтым трэцім эпізодзе Мерсэ Крозас, дырэктар па вылічальных сацыяльных і гуманітарных навуках у Суперкамп'ютэрны цэнтр Барселоныі Махамад Хасейні, дацэнт кафедры этыкі ў Паўночна-заходні універсітэт, абмяркуйце, як штучны інтэлект і лічбавізацыя трансфармуюць навуковыя кар'еры і даследчы працэс.

У размове падкрэсліваюцца як магчымасці, так і праблемы, якія штучны інтэлект стварае для даследчыкаў на пачатку і ў сярэдзіне кар'еры. Нягледзячы на ​​тое, што новыя тэхналогіі дазваляюць рабіць прарывы ​​і адкрываюць цалкам новыя шляхі даследавання, яны таксама выклікаюць заклапочанасць адносна роўнасці доступу, празмернай залежнасці ад аўтаматызаваных інструментаў і разбурэння крытычнага мыслення.

---

Расшыфроўка

Ізі Кларк: 00:01

Вітаю. Я навуковая журналістка Ізі Кларк, і ў гэтым падкасце, прадстаўленым у партнёрстве з Міжнароднай навуковай радай і пры падтрымцы Кітайскай асацыяцыі навукі і тэхналогій, мы абмяркуем моц лічбавай дапамогі і штучнага інтэлекту, вядомага як ШІ, яго важнасць для кар'еры ў навуцы, а таксама патэнцыйную пагрозу для навуковай дзейнасці.

Сёння да мяне далучылася Мерсэ Кросас, дырэктар па вылічальных сацыяльных і гуманітарных навуках у Барселонскім суперкамп'ютэрным цэнтры і прэзідэнт Камітэта па дадзеных Міжнароднай навуковай рады, вядомай як CODATA.

Мерсэ Крозас: 00:42

Добры дзень.

Ізі Кларк: 00:43

І Махамад Хасейні, дацэнт кафедры этыкі Паўночна-Заходняга ўніверсітэта ў Чыкага і член Глабальнай акадэміі маладосці.

Махамад Хасейні: 00:51

Прывітанне! Як справы?

Ізі Кларк: 00:52

Выдатна, дзякуй. Думаю, для пачатку пытанне да вас абодвух: чаму зараз самы важны момант для разважанняў пра тое, як лічбавізацыя і штучны інтэлект фарміруюць навуковую кар'еру?

Махамад Хасейні: 01:05

Я думаю, што мы назіраем усё большую колькасць рашэнняў, заснаваных на дадзеных, якія часам распаўсюджваюцца і на прыняцце рашэнняў на нацыянальным або мясцовым узроўні, што добра, але з пункту гледжання навуковай кар'еры гэта азначае, што нам трэба навучаць даследчыкаў новым навыкам.

І так было заўсёды. Але з-за пераломнага моманту ўсё развіваецца так хутка, што мы ледзь паспяваем за гэтым. Машыны становяцца настолькі магутнымі, што могуць выцесніць або замяніць чалавечую працоўную сілу ў навуцы. Зараз мы знаходзімся ў крытычны момант, каб абмеркаваць лічбавізацыю і вывучыць, хто атрымлівае карысць ад гэтых тэхналогій, хто можа застацца без увагі і як мы можам забяспечыць празрыстасць і справядлівасць у іх выкарыстанні.

Ізі Кларк 01:54

Мерс, што ты думаеш?

Мерсэ Крозас: 01:56

Адна з першых рэчаў, якія трэба адзначыць, гэта тое, што штучны інтэлект таксама выкарыстоўваецца ў навуцы ўжо даволі даўно, і змены адбываюцца паступова. Гэта праўда, што зараз назіраецца экспанентнае павелічэнне выкарыстання штучнага інтэлекту ў якасці метадаў у многіх навуковых галінах.

Такім чынам, ад вывучэння агляду літаратуры да спробы высветліць даследчае пытанне, апрацоўкі і збору дадзеных, а затым самога аналізу, а таксама публікацыі навуковых вынікаў... Я маю на ўвазе, што пераломны момант, пра які казаў Махамад, мае значна шырэйшы ўплыў, чым калі-небудзь раней.

Ізі Кларк: 02:34

Тут трэба ўлічваць шмат рэчаў. Вы згадалі пра публікацыі, і мы пяройдзем да гэтага праз хвіліну. Але калі казаць пра магчымасці, якія, на вашу думку, з'яўляюцца для даследчыкаў на пачатку і ў сярэдзіне кар'еры, і як гэта змяняе навуковы ландшафт, заснаваны на штучным інтэлекце?

Махамад Хасейні: 02:55

Я мяркую, што магчымасці ў асноўным звязаны з новымі адкрыццямі і рэчамі, пра якія пяць гадоў таму можна было б марыць. У любой галіне, якая магла б атрымаць карысць ад мадэлявання, мы зараз рухаемся значна хутчэй. Гэта магчымасць, асабліва для даследчыкаў на пачатку і ў сярэдзіне кар'еры, якія могуць быць больш умелымі ў выкарыстанні штучнага інтэлекту, але гэта мае пэўныя кампрамісы. Пошук магчымасцей у гэтай новай дынаміцы патрабуе новага віду цікаўнасці, да якой мы не падрыхтаваны. Але я думаю, што нам варта паспрабаваць знайсці задачы ў даследчых кантэкстах, якія нельга аўтаматызаваць, і паспрабаваць дасягнуць поспеху ў такіх задачах.

Напрыклад, у маёй галіне даследаванняў я даследчык этыкі. Напісанне добра аргументаванай працы ўжо аўтаматызавана. Але настаўніцтва, правядзенне заняткаў асабіста, якія таксама з'яўляюцца інтэрактыўнымі і цікавымі, або правядзенне інтэрв'ю для збору дадзеных і атрымання новых ідэй з жыццёвага вопыту людзей — гэта задачы, якія нельга лёгка аўтаматызаваць. І я думаю, што нам трэба знайсці гэтую групу задач у нашым уласным даследчым кантэксце і паспрабаваць дасягнуць поспеху ў гэтым.

Ізі Кларк: 04:06

А Мерсэ?

Мерсэ Крозас: 04:07

Я не бачу вялікай рызыкі таго, што навукоўцы, навукоўцы на пачатку ці ў сярэдзіне сваёй кар'еры, будуць замененыя. Я бачу магчымасці для новых даследчых пытанняў, пра якія многія навукоўцы папярэдніх пакаленняў нават не думалі, праўда? Такім чынам, справа не столькі ў тым, што цяпер мы можам прымяняць гэтыя інструменты, колькі ў тым, што мы можам думаць пра некаторыя галіны зусім па-іншаму. У біямедыцыне, у змяненні клімату, у фізіцы і біялогіі, напрыклад, у генетыцы, гэта можа змяніцца з выкарыстаннем штучнага інтэлекту і новых тыпаў дадзеных.

Ізі Кларк: 04:39

Я думаю, што мы бачым, што існуе мноства розных спосабаў выкарыстання штучнага інтэлекту для вырашэння розных задач, і мы казалі пра перападрыхтоўку. Дык што, на вашу думку, павінны ўлічваць даследчыкі на пачатку і ў сярэдзіне кар'еры ў навуковых галінах, і дзе яны могуць атрымаць падтрымку?

Мерсэ Крозас: 04:57

Зараз як ніколі важна быць вельмі строгім у навуцы і разумець, што ў рэшце рэшт, незалежна ад таго, выкарыстоўваем мы штучны інтэлект ці іншыя інструменты, навука — гэта тое, чым мы займаемся, а навука — гэта высновы, і навука павінна быць публічнай. Метады, дадзеныя і тое, як мы гэта робім, павінны быць правераны іншымі.

Гэта азначае, што мы не проста выкарыстоўваем інструменты штучнага інтэлекту для атрымання адказаў, але і павінны стаць больш спецыялістамі ў тым, як мы правяраем гэтыя адказы. А для гэтага нам трэба быць яшчэ лепш падрыхтаванымі да тэорыі абласцей, у якіх мы праводзім даследаванні, і да строгасці вынікаў.

Ізі Кларк: 05:33

Так, Махамад, я таксама хацеў бы пачуць твае думкі на гэты конт, бо ведаю, што ты надаеш гэтаму шмат увагі.

Махамад Хасейні: 05:38

Так, безумоўна. І я таксама хачу вярнуцца да таго, што сказаў Мерсэ. Так, важна думаць пра тэорыю, і ў той жа час ёсць шмат людзей, якія цяпер сцвярджаюць, што з-за гэтага ўздыму навукі, заснаванай на дадзеных, мы бачым канец сацыяльнай тэорыі. Тэорыя насамрэч не такая важная, таму што людзі могуць проста збіраць дадзеныя і займацца іх аналізам, каб убачыць, што актуальна, нават не маючы гіпотэзы перад зборам дадзеных.

І я лічу, што гэта выдатная падзея, якая патрабуе ўважлівага разгляду і ўвагі. Я таксама хачу адзначыць, што адна з праблем — гэта доступ да розных рэсурсаў у залежнасці ад месцазнаходжання. Таксама існуюць адрозненні ў тым, што прапануюць розныя навучальныя ўстановы. Мне пашчасціла працаваць у заможным прыватным універсітэце ў ЗША, які прапануе бясплатны доступ да розных мадэляў штучнага інтэлекту, але гэта не тычыцца мільёнаў іншых даследчыкаў.

І гэтая дыспрапорцыя ставіць многіх іншых людзей у нявыгаднае становішча. У многіх універсітэтах нават няма агульнай палітыкі выкарыстання мадэляў штучнага інтэлекту. Калі б я працаваў у такім універсітэце, я б сапраўды паспрабаваў пагаварыць з адміністрацыяй універсітэта або бібліятэкай, каб папрасіць іх даць рэкамендацыі і навучанне.

Мерсэ Крозас: 06:54

Каб працягнуць размову пра небяспеку празмернай арыентацыі на дадзеныя, я не згодны з тым, што гэта той шлях, якім нам трэба ісці, праўда? Вынікам з'яўляецца перасячэнне паміж тэарэтычнай мадэллю і гэтым падыходам, заснаваным на дадзеных. Але з пункту гледжання выкарыстання генератыўнага штучнага інтэлекту або новых тыпаў інструментаў штучнага інтэлекту, я думаю, што ў Еўропе падыход даволі адрозніваецца ад іншых месцаў.

І зараз распрацоўваецца новая стратэгія штучнага інтэлекту ў навуцы і навукі для штучнага інтэлекту. Нам трэба быць уважлівымі да таго, якія інструменты штучнага інтэлекту мы выкарыстоўваем, ці маюць яны выразнае вызначэнне таго, якія дадзеныя выкарыстоўваліся, ці з'яўляюцца яны з адкрытым зыходным кодам, ці арыентаваны яны на надзейны штучны інтэлект, і я лічу, што гэта вельмі важна.

Ізі Кларк: 07:36

Я хацеў бы таксама нешта адзначыць. Мы абмяркоўваем, як мы выкарыстоўваем штучны інтэлект у працы і публікацыі. Дык вось, Махамад, пра што, на вашу думку, павінны памятаць даследчыкі на пачатку і ў сярэдзіне кар'еры, калі гаворка ідзе пра публікацыю і выкарыстанне штучнага інтэлекту?

Махамад Хасейні: 07:54

Так, я думаю, што адна з рэчаў, пра якія нам варта сапраўды памятаць, гэта тое, якую задачу мы перакладаем на штучны інтэлект? Якую задачу мы просім выканаць штучны інтэлект? Калі пачаўся гэты бум штучнага інтэлекту, штучны інтэлект у асноўным выкарыстоўваўся ў канцы даследчага працэсу, напрыклад, падчас рэдагавання і паляпшэння чытальнасці і гэтак далей.

Але цяпер мы перакладаем гэтыя важныя задачы на ​​штучны інтэлект, і ў наступны раз, калі вы захочаце падумаць над наступным даследчым пытаннем, замест таго, каб больш глыбока думаць пра падручнікі, якія вы чытаеце, ці новыя артыкулы, якія вы чытаеце, вы скажаце: "А, дазвольце мне спытаць, што пра гэта кажа штучны інтэлект". Гэта выклікае вялікую залежнасць, і я б заклікаў даследчыкаў усведамляць задачы, якія яны дэлегуюць, і задаваць сабе пытанне: ці варта яно таго?

Мая парада — не публікуйце нешта дзеля публікацыі, калі ў вас няма чаго сапраўды важнага сказаць. Падумайце, на каго вы спасылаецеся. Калі вы выкарыстоўваеце штучны інтэлект для пошуку літаратуры, абавязкова прачытайце кантэнт, на які спасылаецеся, бо часта гэтыя цытаты не маюць дачынення да справы.

Ізі Кларк: 09:03

І я лічу, што гэта добрая думка. Так, ёсць спосабы выкарыстання штучнага інтэлекту, якія могуць быць карыснымі ў некаторых выпадках, але захоўвайце некаторыя з гэтых навыкаў актыўнымі і пераканайцеся, што вы таксама праводзіць належную абачлівасць у іншых адносінах.

І я думаю, што гэта, верагодна, падводзіць нас да дыскусіі пра давер. Дык што трэба рабіць у вашай галіне і для шырокай публікі, каб захаваць давер у гэтую лічбавую эпоху? Mercè?

Мерсэ Крозас: 09:30

Ну, я думаю, што гэта вельмі проста. Я маю на ўвазе, што ў цябе быў аўтарытэт, калі ты мог гэта перадаць, калі ты цалкам разумеў гэта і тое, над чым працуеш, і гэта не было створана чымсьці іншым, чаго ты не разумееш. Вяртаючыся да каштоўнасцей навукі і адкрытай навукі, яна павінна быць максімальна празрыстай, каб кожны мог праверыць тое, што ты зрабіў, зыходзячы з таго, як ты ўжыў мадэль штучнага інтэлекту, метад, дадзеныя, якія ты выкарыстоўваў, працоўныя працэсы, справядлівыя прынцыпы для лёгкадаступных, узаемасумяшчальных, паўторна выкарыстоўваемых дадзеных. Але таксама праграмнае забеспячэнне, каб тое, чым ты карыстаешся, можна было дзяліцца, было даступна для пошуку іншымі і магло быць праверана.

Ізі Кларк: 10:06

Але ёсць шмат цікавых спосабаў, як гэта можа стаць інструментам для трансфармацыі навукі і лічбавізацыі. Дык вось, Мерсэ, як вы бачыце рост ролі навуковай камунікацыі па меры развіцця тэхналогій?

Мерсэ Крозас: 10:20

Ну, дык вось, навуковая камунікацыя — нам яшчэ трэба шмат працаваць над гэтым для грамадства. І ўжо ёсць чаканні, што штучны інтэлект зможа адыграць сваю ролю ў абагульненні навуковых вынікаў і зрабіць іх больш даступнымі для шырокай аўдыторыі. Таму, я думаю, гэта можа быць цікава.

Ізі Кларк: 10:41

І, нарэшце, што дае вам абодвум надзею на будучыню навукі ў гэтым лічбавым свеце? Мухамед?

Махамад Хасейні: 10:47

Я думаю, што надзею мне дае новае пакаленне даследчыкаў, якія выказваюць сваё меркаванне. Мы назіраем новае пакаленне, якое адважваецца казаць тое, што думае, і гатова за гэта плаціць. Я знаходжуся ў ЗША і бачу ўсе віды буйных кампаній і тое, як яны могуць уплываць на навукова-даследчы ландшафт, універсітэты і ўсё такое. Таму для мяне вельмі важна гэта бачыць.

Ізі Кларк: 11:12

А Мерсэ?

Мерсэ Крозас: 11:15

Такім чынам, я лічу, што ў нас ёсць больш інструментаў, каб зразумець, як мы працуем, як мы супрацоўнічаем, якія новыя пытанні мы можам задаць у навуцы. І я думаю, што гэта дае надзею на лепшую навуку, калі мы не страцім тое, чым з'яўляецца навука, і не страцім гэтых каштоўнасцей адкрытай навукі, а таксама скарыстаемся гэтым новым тыпам метадаў штучнага інтэлекту.

Ізі Кларк: 11:34

Вялікі дзякуй вам абодвум за тое, што далучыліся да мяне.

Калі вы даследчык на пачатку або ў сярэдзіне сваёй кар'еры і хочаце далучыцца да дыскусіі пра будучыню штучнага інтэлекту, далучайцеся да форуму Міжнароднай навуковай рады для маладых навукоўцаў.

Наведайце: council.science/forum каб даведацца больш.

Мяне завуць Ізі Кларк, і наступным разам мы абмяркуем, як даследчыкі на пачатку і ў сярэдзіне кар'еры могуць дапамагчы абараніць наш акіян, і якую моц у гэтым можа мець міждысцыплінарны падыход. Пакуль што.

---