AI zwiększa liczbę cytowań. Jest powód do radości?

Niedługo miną dwa lata odkąd oddano do publicznego użytku ChatGPT, a na całym świecie rozpętało się szaleństwo. Narzędzia sztucznej inteligencji – takie jak sieci neuronowe i uczenie maszynowe – były jednak znane, rozwijane i stosowane w nauce już wcześniej, choć na mniejszą skalę. Dwóch naukowców z Center for Science of Science and Innovation na Northwestern University (Evanston, Illinois, USA) postanowiło sprawdzić, na jaką.

Przeanalizowali 75 mln artykułów naukowych z 19 dyscyplin, z lat 1960–2019. Badanym czynnikiem było to, czy w tytule bądź abstrakcie pojawiają się odniesienia do narzędzi AI. Z ich analizy wynika kilka ciekawych rzeczy. Po pierwsze: publikacje, które wspominają o zastosowaniu narzędzi AI, mają większe szanse znaleźć się pośród 5 proc. najbardziej cytowanych prac w swojej dziedzinie w danym roku. A także w artykułach spoza własnej dziedziny (być może ma to częściowo związek z tym że prace z chemii, fizyki czy biologii są cytowane w analizach dotyczących stosowania AI). Zauważono też – niestety – że efekt takiej zwiększonej popularności jest słabszy w pracach z obszarów, które historycznie były w nauce niedoreprezentowane, co ujawnia trwające nierówności i uprzedzenia.

Spośród 19 dyscyplin, najczęściej narzędzi AI używa się w naukach informatycznych, co jest dość oczywiste. W czołówce są także matematyka i inżynieria. Co do pozostałych, trendy na przestrzeni lat się zmieniały, ale przez dużą część czasu utrzymywała się kolejność: geologia, fizyka, chemia i biologia. Na samym dole są historia, sztuka i politologia.

Autorzy przyjrzeli się również temu, jak AI wpływa na rozwiązywanie problemów badawczych. Zidentyfikowali dla każdej dyscypliny listę zadań, które można wykonać z pomocą narzędzi AI. Następnie sprawdzili, czy występowanie słów i wyrażeń odnoszących się do tych zadań pokrywa się z występowaniem odniesień do AI. Ponownie w czołówce znalazły się informatyka, matematyka i inżynieria, a na dole historia, sztuka i politologia. Ogólnie, liczba badań w których zastosowano AI, zaczęła rosnąć szybciej po 2015 r. Byłoby bardzo ciekawie poddać podobnej analizie ostatnie 2 lata.

Z jednej strony, analiza sugeruje, że faktycznie AI pomaga w rozwiązywaniu problemów. Z drugiej – wyniki dotyczące wyższych cytowań mogą prowokować badaczy, aby angażowali ją w mało istotne, mało rozwojowe zadania, tylko po to, aby nabić więcej punktów. Jak zwykle: kij ma dwa końce. Najważniejsze jest jednak to, aby naukowcy uczciwie deklarowali czy i w jakim zakresie wspomagają się sztuczną inteligencją, bo tylko wtedy takie analizy będą możliwe. A to one pozwalają zrozumieć, dokąd właściwie rewolucja generatywnych modeli AI zmierza.

Dziękujemy, że jesteś z nami. To jest pierwsza wzmianka na ten temat. Pulsar dostarcza najciekawsze informacje naukowe i przybliża najnowsze badania naukowe. Jeśli korzystasz z publikowanych przez Pulsar materiałów, prosimy o powołanie się na nasz portal. Źródło: www.projektpulsar.pl.