Consiliul Internațional pentru Știință și membrul său, Asociația Chineză pentru Știință și Tehnologie (CAST), în parteneriat cu Natură, au lansat o nouă serie de podcasturi în șase părți care explorează peisajul în continuă evoluție al carierelor în cercetare. Pe parcursul seriei, cercetători aflați la începutul și mijlocul carierei vor purta conversații cu oameni de știință seniori, împărtășind experiențe de creștere, colaborare și reziliență în fața schimbărilor rapide.
În acest al treilea episod, Mercè Crosas, directoarea departamentului de Științe Sociale și Umaniste Computaționale de la... Centrul de Supercomputing din Barcelonași Mohammad Hosseini, profesor asistent de etică la Universitatea Northwestern, discutați despre modul în care inteligența artificială și digitalizarea transformă carierele științifice și procesul de cercetare.
Conversația evidențiază atât oportunitățile, cât și provocările pe care inteligența artificială le aduce cercetătorilor aflați la începutul și mijlocul carierei. Deși noile tehnologii permit descoperiri și deschid căi de cercetare complet noi, ele ridică, de asemenea, îngrijorări cu privire la echitatea accesului, dependența excesivă de instrumente automatizate și erodarea gândirii critice.
Izzie Clarke: 00:01
Bună ziua și bine ați venit. Sunt jurnalista științifică Izzie Clarke și în acest podcast prezentat în parteneriat cu Consiliul Internațional pentru Știință, cu sprijinul Asociației Chineze pentru Știință și Tehnologie, vom discuta despre puterea ajutorului digital și a inteligenței artificiale cunoscute sub numele de IA, importanța lor pentru carierele în știință, precum și potențiala lor amenințare la adresa întreprinderii științifice.
Astăzi, sunt alături de Mercè Crosas, directoarea departamentului de Științe Sociale și Umaniste Computaționale de la Centrul de Supercalcul din Barcelona și președinta Comitetului pentru Date al Consiliului Internațional pentru Știință, cunoscut sub numele de CODATA.
Mercè Crosas: 00:42
Buna.
Izzie Clarke: 00:43
Și Mohammad Hosseini, profesor asistent de etică la Universitatea Northwestern din Chicago și membru al Academiei Globale a Tinerilor.
Mohammad Hosseini: 00:51
Salut, ce faci?
Izzie Clarke: 00:52
Foarte bine, mulțumesc. Cred că o întrebare pentru amândoi, pentru început, este de ce este acum un moment critic să reflectăm asupra modului în care digitalizarea și inteligența artificială modelează carierele științifice?
Mohammad Hosseini: 01:05
Cred că vedem din ce în ce mai mult un proces decizional bazat pe date de către cercetători, care uneori se reflectă și în procesul decizional național sau local, ceea ce este bine, dar în ceea ce privește carierele științifice, asta înseamnă că trebuie să formăm cercetătorii în noi competențe.
Și așa a fost întotdeauna. Dar, din cauza punctului de cotitură, lucrurile se mișcă atât de repede încât cu greu putem recupera din urmă. Mașinile devin atât de capabile încât pot înlocui sau înlocui forța de muncă umană în știință. Acum ne aflăm într-un moment critic pentru a discuta despre digitalizare și a explora cine beneficiază de aceste tehnologii, cine ar putea rămâne în urmă și cum putem asigura transparența și echitatea în utilizarea lor.
Izzie Clarke 01:54
Mercè, ce părere ai?
Mercè Crosas: 01:56
Unul dintre primele lucruri este că inteligența artificială este folosită și în știință de mult timp, iar schimbarea s-a produs progresiv. Este adevărat că acum există o utilizare exponențială a inteligenței artificiale ca metodă în mare parte din producția științifică.
Așadar, de la explorarea analizei literaturii de specialitate până la încercarea de a identifica întrebarea de cercetare, la procesarea și colectarea datelor, și apoi la analiza în sine, dar și la publicarea rezultatelor științifice. Adică, cred că acel punct de cotitură despre care vorbea Mohammad are un impact mult mai larg decât oricând.
Izzie Clarke: 02:34
Sunt multe lucruri de luat în considerare aici. Ați menționat publicarea acolo și vom reveni asupra acestui aspect imediat. Dar în ceea ce privește oportunitățile, ce oportunități vedeți că apar în urma acestui lucru pentru cercetătorii aflați la începutul și mijlocul carierei și cum schimbă acest lucru peisajul științific bazat pe inteligență artificială?
Mohammad Hosseini: 02:55
Bănuiesc că oportunitățile se referă în mare parte la descoperiri noi și la lucruri care ar fi fost chiar și un vis acum cinci ani. În orice domeniu care ar putea beneficia de modelare, ne mișcăm mult mai repede acum. Aceasta este o oportunitate, în special pentru cercetătorii aflați la începutul și mijlocul carierei, care pot fi mai pricepuți în utilizarea inteligenței artificiale, dar vine cu anumite compromisuri. Găsirea oportunităților în această nouă dinamică necesită un nou tip de curiozitate pentru care nu suntem instruiți. Dar cred că ar trebui să încercăm să găsim sarcini în contexte de cercetare care nu pot fi automatizate și să încercăm să excelăm în astfel de sarcini.
De exemplu, în domeniul meu de cercetare, sunt cercetător în etică. Scrierea unei lucrări bine argumentate este deja automatizată. Însă mentoratul, predarea unui curs față în față, care este și interactiv și captivant, sau realizarea de interviuri pentru a colecta date și a obține noi perspective din experiențele trăite de oameni - acestea sunt sarcini care nu pot fi ușor automatizate. Și cred că trebuie să găsim acest grup de sarcini în propriul nostru context de cercetare și să încercăm să excelăm în acest sens.
Izzie Clarke: 04:06
Și Mercè?
Mercè Crosas: 04:07
Nu văd un risc prea mare ca oamenii de știință sau oamenii de știință aflați la începutul carierei, la mijlocul carierei, să fie înlocuiți. Ceea ce văd sunt oportunități pentru noi întrebări de cercetare pe care mulți oameni de știință din generațiile anterioare nici măcar nu și le-ar fi putut gândi, nu? Deci, nu, nu este vorba doar de faptul că, ei bine, acum putem aplica aceste instrumente, ci de faptul că putem gândi la unele domenii într-un mod complet diferit. În biomedicină, în schimbările climatice, în fizică și biologie pentru genetică, acest lucru se poate schimba odată cu utilizarea inteligenței artificiale și a noilor tipuri de date.
Izzie Clarke: 04:39
Cred că observăm că există o mulțime de modalități diferite prin care putem apela la inteligența artificială și putem aborda diferite sarcini și am vorbit despre recalificare. Așadar, la ce credeți că ar trebui să fie atenți cercetătorii aflați la începutul și mijlocul carierei în domeniile științifice și de unde pot obține sprijin?
Mercè Crosas: 04:57
Este mai important ca niciodată să fim foarte riguroși în știință și să înțelegem că, în cele din urmă, fie că folosim inteligența artificială sau alte instrumente, știința este ceea ce facem, iar știința este inferență, iar știința trebuie să fie publică. Metodele, datele și modul în care le facem trebuie verificate de alții.
Înseamnă, din nou, că nu folosim doar instrumentele de inteligență artificială pentru a ne oferi răspunsuri, ci trebuie să devenim mai specialiști în modul în care validăm aceste răspunsuri. Și pentru asta, trebuie să fim și mai pregătiți în ceea ce privește teoria domeniilor în care facem cercetări și rigoarea rezultatelor.
Izzie Clarke: 05:33
Da, adică, Mohammad, mi-ar plăcea și mie părerea ta despre asta, pentru că știu că este un subiect căruia îi acorzi multă atenție.
Mohammad Hosseini: 05:38
Da, absolut. Și vreau să revin la ceea ce a spus Mercè aici. Da, este important să ne gândim la teorie și, în același timp, există o mulțime de oameni care susțin acum că, din cauza acestei creșteri a științei bazate pe date, asistăm la sfârșitul teoriei sociale. Teoria nu este la fel de importantă, deoarece oamenii pot pur și simplu să colecteze date și să facă data mining pentru a vedea ce este relevant fără a avea măcar o ipoteză înainte de colectarea datelor.
Și cred că este o dezvoltare remarcabilă care necesită multă analiză și atenție. Cred că una dintre provocările pe care vreau să le subliniez este faptul că avem acces la resurse diferite, în funcție de locație. De asemenea, avem disparități în ceea ce privește ceea ce oferă instituțiile. Am privilegiul de a lucra într-o universitate privată bogată din SUA, care oferă acces gratuit la diverse modele de inteligență artificială, dar acest lucru nu este valabil pentru milioane de alți cercetători.
Și această disparitate pune multe alte persoane într-o poziție dezavantajoasă. Multe universități nici măcar nu au o politică generală pentru utilizarea modelelor de inteligență artificială. Dacă aș fi într-o astfel de universitate, aș încerca cu adevărat să vorbesc cu administrația sau biblioteca universității pentru a le cere îndrumare și instruire.
Mercè Crosas: 06:54
Ca să revin asupra pericolului de a deveni prea bazați pe date. Nu cred că aceasta este calea pe care trebuie să o urmăm, nu? Rezultatul este intersecția dintre modelul teoretic și această abordare bazată pe date. Dar în ceea ce privește utilizarea inteligenței artificiale generative sau a noilor tipuri de instrumente de inteligență artificială, cred că Europa are o abordare destul de diferită față de alte locuri.
Și acum se dezvoltă o nouă strategie a IA în știință și știința pentru IA. Trebuie să fim atenți la tipul de instrumente de IA pe care le folosim, dacă acestea au o definiție clară a datelor utilizate, dacă sunt open source, dacă se concentrează pe o IA de încredere, iar eu cred că acest lucru este foarte important.
Izzie Clarke: 07:36
Am vrut să menționez și eu ceva de acolo. Vorbim despre cum folosim inteligența artificială în muncă și în publicații. Așadar, Mohammad, care sunt lucrurile de care crezi că ar trebui să fie conștienți cercetătorii aflați la începutul și mijlocul carierei atunci când vine vorba de publicare și utilizarea inteligenței artificiale?
Mohammad Hosseini: 07:54
Da, cred că unul dintre lucrurile la care ar trebui să fim cu adevărat atenți este care este sarcina pe care o transferăm către IA? Ce sarcină îi cerem IA să îndeplinească? Când a început acest boom al IA, IA era folosită mai ales la sfârșitul procesului de cercetare, adică în punctul de editare și îmbunătățire a lizibilității și așa mai departe.
Dar acum transferăm aceste sarcini importante către inteligența artificială, iar data viitoare când vrei să te gândești la următoarea întrebare de cercetare, în loc să te gândești mai profund la manualele pe care le citești sau la articolele noi pe care le citești, te gândești: „Ah, lasă-mă să te întreb ce are de spus inteligența artificială despre asta”. Devine foarte captivant și i-aș încuraja pe cercetători să fie conștienți de sarcinile pe care le deleagă și să se întrebe: merită?”
Sugestia mea este să nu publicați ceva doar de dragul de a publica ceva, decât dacă aveți ceva cu adevărat important de spus. Gândiți-vă pe cine citați. Dacă folosiți inteligența artificială pentru a găsi literatură, asigurați-vă că citiți conținutul pe care îl citați, deoarece de multe ori aceste citări sunt irelevante.
Izzie Clarke: 09:03
Și cred că este un punct bun. Da, există modalități prin care putem folosi inteligența artificială care ar putea fi utilă în anumite privințe, dar mențineți active unele dintre aceste abilități și asigurați-vă că faceți diligența necesară și în alte moduri.
Și cred că asta ne aduce probabil la o discuție despre credibilitate. Așadar, în domeniul dumneavoastră și pentru publicul larg, ce este necesar pentru a menține credibilitatea în această eră digitală? Mercè?
Mercè Crosas: 09:30
Ei bine, cred că e foarte simplu. Adică, ai credibilitate atunci când poți comunica, când înțelegi pe deplin la ce lucrezi și nu a fost generat de altceva pe care nu-l înțelegi. Revenind la valorile științei și științei deschise, aceea că este cât mai transparentă posibil, că oricine altcineva poate verifica ceea ce ai făcut, pornind de la modul în care ai aplicat modelul de inteligență artificială, metoda, datele pe care le-ai folosit, fluxurile de lucru, principii corecte pentru date ușor de găsit, accesibile, interoperabile, reutilizabile. Dar și software, astfel încât ceea ce folosești să fie partajabil, să poată fi găsit de alții și să poată fi verificat.
Izzie Clarke: 10:06
Dar există o mulțime de moduri interesante prin care acesta poate fi un instrument pentru transformarea științei și a digitalizării. Așadar, Mercè, cum crezi că va crește rolul comunicării științifice odată cu dezvoltarea tehnologiei?
Mercè Crosas: 10:20
Ei bine, deci, în ceea ce privește comunicarea științifică, încă mai avem mult de lucru pentru societate. Și există deja așteptări privind posibilități sau oportunități ca inteligența artificială să joace un rol și în a ajuta la rezumarea unei mari părți din producția științifică și la a o face mai accesibilă unui public mai larg. Deci, cred că acest lucru poate fi interesant.
Izzie Clarke: 10:41
Și, în final, ce vă dă amândurora speranță pentru viitorul științei în această lume digitală? Mohammad?
Mohammad Hosseini: 10:47
Cred că ceea ce îmi dă speranță este o nouă generație de cercetători care își exprimă opiniile. Observăm o nouă generație care îndrăznește să spună ce gândește și este dispusă să plătească un preț pentru asta. Sunt în SUA și văd tot felul de companii mari și cum pot influența peisajul cercetării, universitățile și tot ce ține de asta. Așadar, este foarte important pentru mine să văd asta.
Izzie Clarke: 11:12
Și Mercè?
Mercè Crosas: 11:15
Deci, cred că avem mai multe instrumente pentru a înțelege cum lucrăm, cum colaborăm, ce întrebări noi putem pune în știință. Și cred că asta dă speranță pentru o știință mai bună dacă nu pierdem ceea ce este știința și nu pierdem aceste valori ale științei deschise, dar și dacă nu profităm de acest nou tip de metode de inteligență artificială.
Izzie Clarke: 11:34
Vă mulțumesc amândurora foarte mult că mi v-ați alăturat.
Dacă ești cercetător la începutul sau mijlocul carierei și vrei să participi la conversația despre viitorul inteligenței artificiale, alătură-te Forumului Consiliului Internațional pentru Știință, destinat oamenilor de știință emergenți.
Vizitați: consiliu.știință/forum pentru a afla mai multe.
Sunt Izzie Clarke, iar data viitoare vom discuta despre cum cercetătorii aflați la începutul și mijlocul carierei pot ajuta la protejarea oceanului nostru și despre puterea unei abordări transdisciplinare în acest sens. Până atunci.
Citește mai multe despre podcastul The Science Diplomat: Sir Peter Gluckman despre sfaturile științifice, încredere și limitele dovezilor Citește mai multe despre Știință fără frontiere: Colaborare internațională pentru următoarea generație de cercetători Citește mai multe despre Regândirea creșterii și rezilienței în ecosistemul cercetării 