Συγγραφείς:
Barend Mons, Ομότιμος Καθηγητής του Πανεπιστημίου του Λέιντεν, Μέλος του Διοικητικού Συμβουλίου του ιδρύματος GO FAIR και Διευθυντής του LIFES, της Πρωτοβουλίας του Λέιντεν για Δίκαιη και Ισότιμη Επιστήμη
Άρι Μπάακ, Μέλος του Διοικητικού Συμβουλίου του Συνδέσμου LIFES για Δίκαιη και Ισότιμη Επιστήμη
Κοέν Γιόνκερς, Ευρωπαϊκή Επιτροπή, Κοινό Κέντρο Ερευνών (ΚΚΕρ), Βρυξέλλες, Βέλγιο
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο διεξάγεται, επικοινωνείται και επικυρώνεται η επιστήμη. Είναι πραγματικά πολλά υποσχόμενη, επιτρέποντας την αναγνώριση προτύπων σε κλίμακες που κανένας ανθρώπινος ερευνητής δεν μπορεί να φτάσει, επιταχύνοντας τις ροές εργασίας και ανοίγοντας νέους δρόμους για ανακαλύψεις. Αλλά η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι επίσης γρήγορη, όχι χωρίς σφάλματα και αδιάκριτη, ενώ η επιστήμη είναι χρονοβόρα και σχολαστική εκ κατασκευής. Η ένταση μεταξύ αυτών των δύο πραγματικοτήτων ήδη δημιουργεί σοβαρή δυσλειτουργία: μια πλημμύρα δημοσιεύσεων και δεδομένων που παράγονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη, υποβαθμισμένη αξιολόγηση από ομοτίμους, ψευδή ευρήματα και διαβρωμένη εμπιστοσύνη στο επιστημονικό αρχείο. Οι δεξιότητες που απαιτούνται από τους μελλοντικούς επιστήμονες αλλάζουν ριζικά και η επιστημονική πολιτική δεν έχει συμβαδίσει. Η αντιμετώπιση αυτού του κενού είναι επείγουσα.
Η επιστήμη έχει μεταβεί από ένα περιβάλλον με περιορισμένα δεδομένα σε ένα περιβάλλον πλούσιο σε δεδομένα με αξιοσημείωτη ταχύτητα. Ενώ οι ερευνητές κάποτε δημιουργούσαν μέτρια σύνολα δεδομένων και κοινοποιούσαν τα ευρήματά τους κυρίως μέσω άρθρων αναγνώσιμων από τον άνθρωπο, τώρα λειτουργούν σε μια εποχή εκθετικής παραγωγής δεδομένων. Πολλά από αυτά είναι πολυδιάστατα, κατανεμημένα και επεξεργάσιμα μόνο από μηχανές. Ωστόσο, αυτή η τάση δεν αντικατοπτρίζεται στην πραγματική επαναχρησιμοποίηση δεδομένων. Για να αλλάξει αυτό, τα ίδια τα δεδομένα πρέπει πλέον να αντιμετωπίζονται ως επιστημονικό προϊόν πρώτης κατηγορίας και όχι ως υποπροϊόν άρθρων.
Οι μηχανές υπερέχουν στην εύρεση μοτίβων σε μεγάλα και σύνθετα σύνολα δεδομένων. Ωστόσο, οι μηχανές δεν διαθέτουν εγγενές εννοιολογικό μοντέλο της ανθρώπινης πραγματικότητας. Το αποτέλεσμα είναι μια σχεδόν απεριόριστη ποσότητα μοτίβων, πολλά ψευδή και μερικά παραπλανητικά. Μια κεντρική πρόκληση για την επόμενη γενιά επιστημόνων θα είναι η πλοήγηση σε αυτή τη ζούγκλα μοτίβων: η διάκριση του σημαντικού σήματος από τον στατιστικό θόρυβο. Η ανθρώπινη εποπτεία δεν είναι προαιρετική. είναι δομικά απαραίτητη.
Οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής θα πρέπει επίσης να γνωρίζουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη στην επιστήμη εκτείνεται πολύ πέρα από τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα, τα οποία κυριαρχούν επί του παρόντος στον δημόσιο διάλογο. Το ευρύτερο τοπίο περιλαμβάνει τη μηχανική μάθηση για τη δημιουργία υποθέσεων, τις αυτοματοποιημένες πειραματικές ροές εργασίας και τη συλλογιστική που βασίζεται σε γραφήματα γνώσης, καθένα από τα οποία φέρει ξεχωριστούς κινδύνους και ευκαιρίες που απαιτούν εξατομικευμένες απαντήσεις διακυβέρνησης.
Η ποιότητα του αποτελέσματος της Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιστήμη καθορίζεται άμεσα από την ποιότητα των δεδομένων εισαγωγήΤα δεδομένα FAIR (Εύρεση, Προσβασιμότητα, Διαλειτουργικότητα και Επαναχρησιμοποίηση, και ολοένα και περισσότερο κατανοητά ως Πλήρως Έτοι για Τεχνητή Νοημοσύνη) αποτελούν τη θεμελιώδη προϋπόθεση για την υπεύθυνη επιστήμη που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Χωρίς αυτά, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης εκπαιδεύονται σε ακατέργαστο, μη επιμελημένο, δυνητικά μεροληπτικό ή ακόμη και κατασκευασμένο περιεχόμενο, παράγοντας παραισθήσεις που μπορεί να είναι απειλητικές για τη ζωή σε κλινικά πλαίσια και που υπονομεύουν συστηματικά την εμπιστοσύνη στην επιστήμη. Ειδικά όταν η επαναχρησιμοποίηση εύκολα εντοπίσιμων δεδομένων γίνεται κυρίως από μη επιστημονικούς φορείς, όπως οι τρέχουσες εταιρείες LLM.
Εξίσου σημαντική είναι η χρήση εννοιολογικών μοντέλων FAIR για τον περιορισμό της Τεχνητής Νοημοσύνης. εξόδουςΠαρέχοντας δομημένα σημασιολογικά πλαίσια, όπου κάθε έννοια είναι σαφώς καθορισμένη, πώς σχετίζονται και τι μετράει ως έγκυρο συμπέρασμα, αυτά τα μοντέλα μειώνουν σημαντικά τον κίνδυνο ψευδαισθήσεων και βοηθούν να διασφαλιστεί ότι τα ευρήματα που παράγονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη παραμένουν εξηγήσιμα, ερμηνεύσιμα και επαληθεύσιμα από τους ανθρώπους.
Η κρίση ακεραιότητας στις επιστημονικές δημοσιεύσεις επιδεινώνει αυτούς τους κινδύνους. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν πλέον να δημιουργούν άρθρα, δεδομένα και κριτικές που φαίνονται εύλογες σχεδόν αμέσως. Ένα κορυφαίο συνέδριο τεχνητής νοημοσύνης έλαβε πάνω από 20,000 υποβολές μόνο το 2025. Η ανταπόκριση (επιστήμονες που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να αναθεωρήσουν εργασίες που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη) κινδυνεύει να δημιουργήσει έναν κλειστό βρόχο ανατροφοδότησης θορύβου στον οποίο τα ελαττωματικά συστήματα αξιολογούν το ένα το άλλο χωρίς ουσιαστικό εξωτερικό έλεγχο. Τα δεδομένα FAIR που δημοσιεύονται στην πηγή, όπου μπορεί να επαληθευτεί η προέλευση, είναι από τα πιο ισχυρά εργαλεία που διατίθενται για την αντιμετώπιση αυτής της τάσης.
Πίσω από όλα αυτά βρίσκεται μια δομική αποτυχία στα κίνητρα. Οι ερευνητές εξακολουθούν να ανταμείβονται κυρίως για τον αριθμό των άρθρων και τα ποσοστά αναφορών, ένα μέτρο που έχει σχεδιαστεί για μια εποχή με περιορισμένα δεδομένα. Η δημοσίευση δεδομένων FAIR υψηλής ποιότητας προσφέρει μικρή επαγγελματική αναγνώριση και καμία εγγυημένη κάλυψη χρηματοδότησης. Αυτό πρέπει να αλλάξει.
Το τοπίο τεχνικής διακυβέρνησης για τα δεδομένα στην επιστήμη βρίσκεται σε κρίση. Δεκαετίες εξάρτησης από έναν μικρό αριθμό μεγάλων παρόχων cloud, σε συνδυασμό με νομικά μέσα όπως ο νόμος Cloud των ΗΠΑ, έχουν δημιουργήσει ένα πρόβλημα κυριαρχίας δεδομένων που είναι πλέον οξύ, ιδίως υπό το πρίσμα της πρόσφατης αστάθειας της πολιτικής των ΗΠΑ και των επιπτώσεών της στις διεθνώς κοινές ερευνητικές υποδομές. Πολλοί από τους βασικούς επιστημονικούς πόρους δεδομένων του κόσμου βρίσκονται ουσιαστικά εκτός του δικαιοδοτικού ελέγχου των ιδρυμάτων και των κοινοτήτων που τους δημιούργησαν.
Οι Αρχές FAIR, συμπληρωμένες από τις Αρχές CARE (οι οποίες αφορούν τα δικαιώματα και τα συμφέροντα των Αυτόχθονων Πληθυσμών στη διακυβέρνηση δεδομένων), παρέχουν ένα συνεκτικό πλαίσιο για υπεύθυνη διαχείριση. Μαζί, ορίζουν τις συνθήκες υπό τις οποίες τα δεδομένα θα πρέπει να είναι ανοιχτά ή περιορισμένα, επαναχρησιμοποιήσιμα και κυρίαρχα. Η έννοια ενός Διαδικτύου Δεδομένων και Υπηρεσιών FAIR (IFDS), στο οποίο τα δεδομένα παραμένουν στην πηγή τους και επισκέπτονται εξουσιοδοτημένοι αλγόριθμοι αντί να αντιγράφονται και να συγκεντρώνονται, προσφέρει μια πρακτική αρχιτεκτονική απάντηση. Σε αυτό το μοντέλο, τα υπολογιστικά ερωτήματα ταξιδεύουν σε κατανεμημένους κόμβους δεδομένων. Τα δεδομένα δεν ταξιδεύουν σε κεντρικά αποθετήρια εκτός εάν είναι αναπόφευκτο.
Η ισότιμη συμμετοχή στην επιστήμη που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη απαιτεί επίσης αυτή η υποδομή να είναι πραγματικά προσβάσιμη. Τα ιδρύματα και οι κοινότητες στον Παγκόσμιο Νότο δεν μπορούν να είναι παθητικά υποκείμενα επαναχρησιμοποίησης δεδομένων. Στο άλλο άκρο του φάσματος της συνδεσιμότητας, η βιομηχανία έντασης δεδομένων δεν θα πρέπει να αποκλειστεί. Η κατανεμημένη υποδομή FAIR, σχεδιασμένη για να αποφεύγει την εξάρτηση από προμηθευτές και τα μεμονωμένα σημεία αποτυχίας, είναι ο μηχανισμός μέσω του οποίου καθίσταται δυνατή η ουσιαστική συμμετοχή.
Μια συνεκτική πολιτική απάντηση απαιτεί δράση σε διάφορα μέτωπα:
Η επιστήμη είναι ένα παγκόσμιο δημόσιο αγαθό. Η ακεραιότητα, η ισότητα και η ανοιχτότητά της δεν μπορούν να θεωρηθούν δεδομένες. Απαιτούν ενεργές πολιτικές επιλογές. Το παράθυρο για την καθιέρωση ορθής διακυβέρνησης για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επιστημονική παραγωγή είναι ανοιχτό, αλλά δεν θα παραμείνει έτσι επ' αόριστον. Οι αποφάσεις που λαμβάνονται τώρα σχετικά με τα πρότυπα δεδομένων, τις υποδομές, τα κίνητρα και την εποπτεία θα καθορίσουν εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη επιταχύνει την αξιόπιστη επιστήμη ή την υπονομεύει συστηματικά.
Φωτογραφία από Getty Images για Unsplash+
Φιλοξενούμενο σε συνεργασία μεταξύ του Διεθνούς Επιστημονικού Συμβουλίου (ISC) και των Frontiers Policy Labs, αυτό το ιστολόγιο αποτελεί μέρος ενός «Μια νέα διακυβέρνηση για την επιστήμη στον 21ο αιώνα»» Μια σειρά που χρησιμεύει ως ένα δυναμικό φόρουμ συζήτησης για ηγετική σκέψη σχετικά με το μέλλον της επιστημονικής διακυβέρνησης. Απομακρυνόμενη από τις άκαμπτες ακαδημαϊκές σπουδές, η πρωτοβουλία φέρνει κοντά κορυφαίες παγκόσμιες φωνές για να παρουσιάσουν αιχμηρές, προκλητικές αλλά βασισμένες σε στοιχεία και μελλοντοστραφείς απόψεις. Με αυτόν τον τρόπο, επιδιώκει να συμβάλει στον καθορισμό ενός ανθεκτικού, χωρίς αποκλεισμούς και διαφανούς μοντέλου διακυβέρνησης, εξοπλισμένου για τις προκλήσεις του αύριο.
Δείτε την αρχική ανάρτηση εδώ.
Αποποίηση Eυθυνών
Οι πληροφορίες, οι απόψεις και οι συστάσεις που παρουσιάζονται στα ιστολόγια των επισκεπτών μας ανήκουν στους μεμονωμένους συντελεστές και δεν αντικατοπτρίζουν απαραίτητα τις αξίες και τις πεποιθήσεις του Διεθνούς Συμβουλίου Επιστημών.
Διαβάστε περισσότερα για τις αναδυόμενες τεχνολογίες και τους μετασχηματισμούς Διαβάστε περισσότερα για το πρόγραμμα ISC-CAST που εγκαινιάζει νέα εκπαίδευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη και την επικοινωνία της έρευνας για ερευνητές στην αρχή και στα μέσα της σταδιοδρομίας τους Διαβάστε περισσότερα για τη Σύγχρονη επιστήμη: γεωστρατηγικοί, τεχνολογικοί και κοινωνικοί παράγοντες αλλαγής Διαβάστε περισσότερα για την οργανωμένη επιστήμη στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης: Κοιμόμαστε στο τιμόνι; 