Εγγραφή

Χαρτί εργασίας

Δεδομένα και Τεχνητή Νοημοσύνη για την επιστήμη: Βασικές σκέψεις

Η παρούσα εργασία παρέχει μια επισκόπηση των τεχνικών, ηθικών και περιβαλλοντικών παραγόντων που πρέπει να λαμβάνονται υπόψη κατά την προετοιμασία επιστημονικών δεδομένων για την τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), και πώς αυτοί οι παράγοντες ευθυγραμμίζονται με το κίνημα της «Ανοιχτής Επιστήμης». Οι πληροφορίες που παρουσιάζονται είναι σχετικές με ερευνητές, επαγγελματίες δεδομένων, επιστημονικούς φορείς και υπεύθυνους χάραξης πολιτικής για την επιστήμη.

Η παρούσα εργασία αποτελεί μέρος μιας σειράς τριών εισαγωγικών εισαγωγικών κειμένων που διερευνούν διάφορες τεχνικές διαστάσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης και τον αντίκτυπό της στην επιστήμη:

  1. Τύποι Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιστήμη
  2. Σκέψεις σχετικά με τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιστήμη
  3. Δεδομένα για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επιστήμη

Το πρώτο τμήμα εισάγει τις θεμελιώδεις έννοιες και συζητά τα πλεονεκτήματα και τις προκλήσεις της προετοιμασίας των επιστημονικών δεδομένων για την Τεχνητή Νοημοσύνη.

Το δεύτερο τμήμα Εξετάζει τις βασικές παραμέτρους για την ετοιμότητα δεδομένων για την Τεχνητή Νοημοσύνη και, αντίστροφα, την Τεχνητή Νοημοσύνη για την επιμέλεια δεδομένων. Βασιζόμαστε σε πρότυπα δεδομένων, ενώ παράλληλα συζητάμε παραμέτρους που αφορούν ειδικά την Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως η αναγνωσιμότητα από μηχανές και ο μετριασμός των προκαταλήψεων, ενώ παράλληλα επισημαίνουμε ηθικές και περιβαλλοντικές παραμέτρους σχετικά με την ετοιμότητα δεδομένων για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επιστήμη.

Η τρίτη ενότητα συζητά την ετοιμότητα δεδομένων στο πλαίσιο της Ανοικτής Επιστήμης, παρουσιάζει δύο μελέτες περίπτωσης που καταδεικνύουν πώς οι πρακτικές της Ανοικτής Επιστήμης μπορούν να υποστηρίξουν την ετοιμότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης για επιστημονική έρευνα.

συστάσεις

  • Σύγκλιση με τα υπάρχοντα πλαίσια και πρότυπα δεδομένων, για παράδειγμα, τα FAIR-R και Croissant, θα πρέπει να χρησιμοποιούνται από επιστήμονες και διαχειριστές δεδομένων.
  • Δομές διακυβέρνησης δεδομένων θα πρέπει να υπερβαίνει τα τεχνικά πρότυπα για την προώθηση της ισότητας, της πρόσβασης σε υπολογιστικούς πόρους και της ανάπτυξης ικανοτήτων.
  • Επενδύσεις σε υποδομές δεδομένων και ανάπτυξη δεξιοτήτων αποτελεί προϋπόθεση για την αποτελεσματική και ανταγωνιστική χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιστήμη.
  • Αναγνώριση του σταδιοδρομίες διαχείρισης δεδομένων στην επιστήμη, και τα κίνητρα για την ενθάρρυνση αυτών των δεξιοτήτων, αποτελούν ακρογωνιαίο λίθο της υλοποίησης της παραπάνω επένδυσης.

Δεδομένα και Τεχνητή Νοημοσύνη για την επιστήμη: Βασικές σκέψεις

Σεπτέμβριος 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11


Η παρούσα εργασία πραγματοποιήθηκε με τη βοήθεια επιχορήγησης από το Διεθνές Κέντρο Έρευνας Ανάπτυξης (IDRC), Οτάβα, Καναδάς. Οι απόψεις που εκφράζονται στο παρόν δεν αντιπροσωπεύουν απαραίτητα εκείνες του IDRC ή του Διοικητικού Συμβουλίου του.