Автор:
Запитайте майже будь-якого політика в галузі науки чи спонсора досліджень, що вони думають про штучний інтелект, і ви отримаєте знайому відповідь. Штучний інтелект змінює спосіб роботи вчених. Він пришвидшує огляди літератури, обробляє набори даних у раніше немислимих масштабах, допомагає в написанні та рецензуванні рукописів. Це чудовий інструмент продуктивності, який стає дедалі незаміннішим.
Це не неправильно. Але це може бути неповним.
Зацикленість на штучному інтелекті як інструменті для вчених (те, що ми могли б назвати «вузьким поглядом» на штучний інтелект у науці) непомітно витісняє більш фундаментальний набір питань. Питання, які спільнота організацій та установ, відповідальних за управління, фінансування та координацію науки в усьому світі (те, що я називатиму організованою наукою), ледве почала ставити.
Домінуюча дискусія про ШІ в науці — це, по суті, розмова про прискорення. ШІ може робити більше і швидше. Він може знаходити закономірності в даних, які люди пропустили б. Він може складати, перекладати, узагальнювати. Це справжні переваги, і наукова спільнота має рацію, звертаючи на них увагу.
Але таке формулювання неявно трактує ШІ як щось, що вчені використання, складний інструмент, не схожий на мікроскоп чи секвенатор, тільки більш універсальний. А коли інструментом є рамка, деякі питання стає складніше поставити.
Що станеться, коли штучний інтелект не лише допоможе в дослідницькому процесі, а й проводить це? Що станеться, коли штучний інтелект не лише оброблятиме дані, а й формулюватиме гіпотези, розроблятиме експерименти та інтерпретуватиме результати більш-менш автономно? Це не далекий науково-фантастичний сценарій. Існують... вже опубліковані приклади систем штучного інтелекту, що генерують нові наукові гіпотези з мінімальним людським втручанням, а провідні світові розробники штучного інтелекту описують повністю автономні дослідження ШІ як питання років, а не десятиліть.
Щоб чітко усвідомити, що поставлено на карту, корисно розрізняти два загальні сценарії.
У першому – наука, керована людиною – Штучний інтелект пронизує кожен етап дослідницького процесу, але вчені-люди залишаються за кермом. Люди все ще вирішують, що досліджувати. Вони все ще встановлюють порядок денний дослідження, формулюють питання та визначають, куди спрямоване дослідження. Навіть якщо більша частина фактичних досліджень проводиться за допомогою ШІ, за кермом є людська рука, яка вирішує, куди їхати. Це більш-менш те, де ми знаходимося сьогодні, хоча рівень участі ШІ швидко зростає.
У другому – Наука на основі штучного інтелекту – Штучний інтелект не лише проводить дослідження, а й вирішує, що саме досліджувати. Порядок денний досліджень більше не встановлюється лише людьми. Системи ШІ дедалі більше формують, які питання ставляться, які гіпотези генеруються та які експерименти пріоритетні, виходячи за рамки виконання та прямуючи до встановлення порядку денного. Майбутні досягнення, такі як включення фізичного ШІ та роботизованих лабораторних систем, можуть ще більше поглибити цей зсув, дозволяючи моделям безпосередньо брати участь в експериментах, а не лише в аналізі. Як це виглядатиме на практиці, залишається справді невизначеним. Але вже було висловлено припущення, що Наука, заснована на штучному інтелекті, може виглядати зовсім інакше, ніж ми знаємо, що потенційно може змінити не лише темпи розвитку науки, а й її основну логіку: цикл людської допитливості, здогадок та експериментального планування, який визначав виробництво знань протягом століть.
Розрив між цими двома сценаріями і є місцем, де виникають цікаві питання.
Коли системи штучного інтелекту можуть проводити дослідження автономно, виникає низка фундаментальних питань, які виходять далеко за рамки етичних рекомендацій чи політики розкриття інформації. Серед них:
Чи може ШІ генерувати справді нові знання? Більшість сучасних моделей навчаються на величезних обсягах існуючих людських знань. Чи можуть вони зробити справді нові висновки про природу Всесвіту, чи вони зрештою є складними системами для рекомбінації того, що вже відомо?
Що відбувається з інституціоналізованою наукою? Якщо дослідження можуть проводитися напівавтономно за допомогою штучного інтелекту, чи означає це, що будь-хто може фактично «бути» вченим? Чи залишаться університет та дослідницький інститут, якими ми їх знаємо, основним місцем виробництва знань? І якщо так, чи зміщується роль вченого все більше в бік перевірки, такої як перевірка фактів, реплікація та валідація результатів, отриманих штучним інтелектом, а не відкриття?
Як нам встановити довіру до знань, створених штучним інтелектом? Протягом століть наукова спільнота розробила набір норм і механізмів для перевірки знань – експертну оцінку, реплікацію, відкриті дані тощо. Вони були розроблені для науки, створеної людиною. Вони можуть не повністю відповідати науці, створеній штучним інтелектом.
Чи відкрита наука ненавмисно розширює можливості приватного сектору науки? Перехід до відкритого доступу та відкритих даних загалом вважається позитивним явищем. Але зростаюча доступність наукових знань у суспільному надбанні також означає, що комерційні технологічні компанії можуть вільно використовувати їх для навчання та вдосконалення своїх моделей штучного інтелекту. Це створює потенційну напруженість між ідеалом науки як глобального суспільного блага та ризиком нової системи генерування знань, яка дедалі менше підзвітна світовій науковій спільноті.
Неприємна реальність полягає в тому, що організації та установи, відповідальні за управління наукою, здається, значною мірою відсутні в цій розмові. Багатостороння система, зрозуміло, зосереджена на етиці та управлінні штучним інтелектом. Окремі спонсори досліджень та університети зосереджені на оновленні своєї політики щодо відповідального використання інструментів штучного інтелекту. Це необхідні реакції на нагальний тиск.
Але більші питання про майбутню природу науки, майбутню роль дослідників-людей, майбутнє виробництва знань як суспільного блага залишаються здебільшого поза увагою на інституційному рівні. Проект Science Systems Futures Міжнародна наукова рада пропонує один із таких проєктів, який намагається дослідити деякі з них, досліджуючи, як новітні технології змінюють наукові системи в країнах Глобального Півдня. Але такі розмови залишаються надто рідкісними.
Тим часом, штучний інтелект швидко впроваджується дослідниками на місцях, часто набагато раніше, ніж будь-які інституційні рекомендації. Це виявляє справжній розрив: керівники наукової галузі все ще намагаються зрозуміти, що таке штучний інтелект і як він може змінити ситуацію, тоді як справи вже глибоко занурені в трансформацію.
Чи, кажучи прямо, ми спимо за кермом?
Аргумент тут не в тому, що ми можемо чи повинні уповільнити впровадження штучного інтелекту в науку. Це також не порада відчаю. Це заклик до організованої науки поглянути на ситуацію знизу вгору, не звертаючи уваги на безпосередню та розглядаючи довгострокову перспективу – запитувати не просто «як нам відповідально використовувати штучний інтелект сьогодні?», а «яку наукову систему ми хочемо бачити через десять чи двадцять років, і що потрібно для цього?».
Це означає створення простору для іншого типу розмови, яка об’єднає експертів, які ретельно розглядають невизначеність, довгу дугу виробництва знань та межі сучасних структур. Ці розмови будуть менше зосереджені на управлінських заходах щодо ШІ в його сьогоднішньому вигляді, а більше орієнтовані на діапазон ймовірних майбутніх сценаріїв та на те, що означатиме бути до них готовим.
Це також означає забезпечення того, щоб наукова спільнота, включаючи дослідників, а також політиків, мала концептуальні інструменти для взаємодії з цими питаннями як поінформовані учасники, а не суб'єкти змін. Це включатиме рамки для осмислення діяльності ШІ, епістемологію знань, що генеруються машиною, та довгострокові наслідки для того, хто контролює порядок денний досліджень.
Перспективи випередження цього звужуються. Організована наука має можливість, і, можливо, несе відповідальність, формувати те, як штучний інтелект трансформує виробництво знань, а не просто адаптуватися до змін, що повністю зумовлені іншими.
Це починається з постановки правильних питань. Ми їх поки що не ставимо.
Фото Ігор Омілаєв on Unsplash
Дізнайтеся більше про майбутнє наукових систем Дізнайтеся більше про Сучасну науку: геостратегічні, технологічні та соціальні рушійні сили змін Дізнайтеся більше про вплив даних та штучного інтелекту на наукове виробництво 
Дізнайтеся більше про запуск Тихоокеанської академії наук першої в історії дослідницької платформи на базі штучного інтелекту та звіту про регіональну оцінку досліджень і розробок 
