Echelon Eyes

ИИ подавляет широту взглядов ученых

Новое исследование изучило 68 миллионов научных статей и выявило закономерность: использование ИИ способствует карьерному росту молодых ученых, но сужает круг вопросов, которые они задают.

Исследователи из Чикагского университета и Университета Цинхуа в Китае проанализировали работы, опубликованные с 1980 по 2024 год в области биологии, медицины, химии, физики, материаловедения и геологии. Было обнаружено, что ученые, которые использовали инструменты ИИ для проведения своих исследований, в среднем публиковали на 67% больше статей в год, и их статьи цитировались более чем в три раза чаще, чем те, кто не использовал ИИ. Вместе с этим ученые, опирающиеся на помощь ИИ, были сосредоточены на более узком наборе тем и были более повторяющимися. По сути, чем больше ученые используют ИИ, тем больше они сосредотачиваются на одном и том же наборе проблем. Перечень же этих проблем определяется существующими наборами данных для ИИ, а новые области исследований остаются неохваченными.

«Я был удивлен драматическим масштабом открытия, [ИИ] значительно увеличивает способность людей оставаться и развиваться в системе», — сказал Джеймс Эванс, соавтор статьи и директор Лаборатории знаний в Чикагском университете.

Данные выводы свидетельствуют о растущей зависимости ученых от машинного обучения, нейронных сетей и моделей-трансформеров.

Затем Эванс и его соавторы изучили карьерные траектории 3,5 миллионов ученых. Обнаружилось, что молодые ученые, которые использовали ИИ, на 32% чаще становились руководителями исследовательской группы и достигали этого этапа своей карьеры гораздо быстрее, по сравнению со своими коллегами, не использующими ИИ. Мало того, те, кто не использовал ИИ, с большей вероятностью вообще покидали академическую среду.

Еще один вывод команды Эванса – во всех шести научных областях исследователи, использующие ИИ, «сужали» охватываемую ими тематическую область на 5% по сравнению с исследователями, которые не использовали ИИ.

Если же обратиться к таком показателю, как цитируемость, то около половины исследований с использованием ИИ редко цитировались или не цитировались вовсе, а вот 20% статей становились сверхцитируемыми.

Аналогичным образом группа Эванса обнаружила, что исследования ИИ стимулировали на 24% меньше последующих исследований, чем исследования без ИИ в форме статей, которые цитировали друг друга, а также исходную статью.

По мнению ученых, данные результаты говорят о том, что ИИ зацикливается на определенных горячих темах и сокращает взаимодействие между статьями разных авторов. В целом это ведет к «сокращению объема знаний и разнообразия в науке».

Эванс, будучи активным пользователем технологии ИИ, сказал, что он не против технологий, однако государственным финансирующим органам, корпорациям и академическим учреждениям необходимо стимулировать ученых на открытии новых горизонтов.

Источник: https://arxiv.org/pdf/2412.07727

#ИИ #наука

www.tgoop.com/EchelonEyes/3477

1.2K viewsDec 19 at 11:09

ИИ подавляет широту взглядов ученых

Новое исследование изучило 68 миллионов научных статей и выявило закономерность: использование ИИ способствует карьерному росту молодых ученых, но сужает круг вопросов, которые они задают.

Исследователи из Чикагского университета и Университета Цинхуа в Китае проанализировали работы, опубликованные с 1980 по 2024 год в области биологии, медицины, химии, физики, материаловедения и геологии. Было обнаружено, что ученые, которые использовали инструменты ИИ для проведения своих исследований, в среднем публиковали на 67% больше статей в год, и их статьи цитировались более чем в три раза чаще, чем те, кто не использовал ИИ. Вместе с этим ученые, опирающиеся на помощь ИИ, были сосредоточены на более узком наборе тем и были более повторяющимися. По сути, чем больше ученые используют ИИ, тем больше они сосредотачиваются на одном и том же наборе проблем. Перечень же этих проблем определяется существующими наборами данных для ИИ, а новые области исследований остаются неохваченными.

«Я был удивлен драматическим масштабом открытия, [ИИ] значительно увеличивает способность людей оставаться и развиваться в системе», — сказал Джеймс Эванс, соавтор статьи и директор Лаборатории знаний в Чикагском университете.

Данные выводы свидетельствуют о растущей зависимости ученых от машинного обучения, нейронных сетей и моделей-трансформеров.

Затем Эванс и его соавторы изучили карьерные траектории 3,5 миллионов ученых. Обнаружилось, что молодые ученые, которые использовали ИИ, на 32% чаще становились руководителями исследовательской группы и достигали этого этапа своей карьеры гораздо быстрее, по сравнению со своими коллегами, не использующими ИИ. Мало того, те, кто не использовал ИИ, с большей вероятностью вообще покидали академическую среду.

Еще один вывод команды Эванса – во всех шести научных областях исследователи, использующие ИИ, «сужали» охватываемую ими тематическую область на 5% по сравнению с исследователями, которые не использовали ИИ.

Если же обратиться к таком показателю, как цитируемость, то около половины исследований с использованием ИИ редко цитировались или не цитировались вовсе, а вот 20% статей становились сверхцитируемыми.

Аналогичным образом группа Эванса обнаружила, что исследования ИИ стимулировали на 24% меньше последующих исследований, чем исследования без ИИ в форме статей, которые цитировали друг друга, а также исходную статью.

По мнению ученых, данные результаты говорят о том, что ИИ зацикливается на определенных горячих темах и сокращает взаимодействие между статьями разных авторов. В целом это ведет к «сокращению объема знаний и разнообразия в науке».

Эванс, будучи активным пользователем технологии ИИ, сказал, что он не против технологий, однако государственным финансирующим органам, корпорациям и академическим учреждениям необходимо стимулировать ученых на открытии новых горизонтов.

Источник: https://arxiv.org/pdf/2412.07727

#ИИ #наука

BY Echelon Eyes