Нові тенденції, що формують наукову кар'єру

Міжнародна наукова рада та її член, Китайська асоціація науки і технологій (CAST), у партнерстві з Nature, запустили нову серію подкастів із шести частин, присвячену розвитку дослідницьких кар'єр. У рамках цієї серії дослідники на початку та в середині кар'єри спілкуватимуться зі старшими науковцями, ділячись досвідом зростання, співпраці та стійкості перед обличчям швидких змін.

У цьому третьому епізоді Мерсе Крозас, директорка відділу обчислювальних соціальних та гуманітарних наук у Барселонський центр суперкомп'ютерівта Мохаммад Хоссейні, доцент кафедри етики в Північно-західний університет, обговоріть, як штучний інтелект та цифровізація трансформують наукові кар'єри та дослідницький процес.

У розмові висвітлено як можливості, так і виклики, які штучний інтелект створює для дослідників на початку та в середині кар'єри. Хоча нові технології дозволяють досягати проривів і відкривають абсолютно нові шляхи дослідження, вони також викликають занепокоєння щодо рівності доступу, надмірної залежності від автоматизованих інструментів та руйнування критичного мислення.

---

Розшифровка

Іззі Кларк: 00:01

Вітаю. Я наукова журналістка Іззі Кларк, і в цьому подкасті, представленому у партнерстві з Міжнародною науковою радою та за підтримки Китайської асоціації науки і технологій, ми обговоримо можливості цифрової допомоги та штучного інтелекту, відомого як ШІ, його важливість для кар'єри в науці, а також його потенційну загрозу для наукової діяльності.

Сьогодні до мене приєдналася Мерсе Кросас, директорка з обчислювальних соціальних та гуманітарних наук у Барселонському центрі суперкомп'ютерів і президентка Комітету з даних Міжнародної наукової ради, відомої як CODATA.

Мерсе Крозас: 00:42

Здравствуйте.

Іззі Кларк: 00:43

А також Мохаммад Хоссейні, доцент кафедри етики Північно-Західного університету в Чикаго та член Глобальної молодої академії.

Мохаммед Хоссейні: 00:51

Привіт, як ти?

Іззі Кларк: 00:52

Дуже добре, дякую. Я думаю, що для початку питання до вас обох полягає в тому, чому зараз критичний момент для роздумів про те, як цифровізація та штучний інтелект формують наукову кар'єру?

Мохаммед Хоссейні: 01:05

Я думаю, що ми спостерігаємо дедалі більше рішень дослідниками на основі даних, що іноді також поширюється на національне чи місцеве управління, що добре, але з точки зору наукової кар'єри це означає, що нам потрібно навчати дослідників новим навичкам.

І так завжди було. Але через переломний момент події розвиваються так швидко, що ми навряд чи можемо наздогнати. Машини стають настільки потужними, що можуть витіснити або замінити людську робочу силу в науці. Зараз ми переживаємо своєрідний критичний момент для обговорення цифровізації та дослідження того, хто отримує користь від цих технологій, хто може залишитися позаду та як ми можемо забезпечити прозорість та рівність у їхньому використанні.

Іззі Кларк 01:54

Мерсе, що ти думаєш?

Мерсе Крозас: 01:56

Одна з перших речей полягає в тому, що штучний інтелект також використовується в науці вже досить давно, і зміни відбуваються поступово. Це правда, що зараз спостерігається експоненціальне використання штучного інтелекту як методів у багатьох наукових виробництвах.

Отже, від вивчення огляду літератури до спроб з'ясувати дослідницьке питання, обробки та збору даних, а потім самого аналізу, а також публікації наукових результатів. Я маю на увазі, що той переломний момент, про який говорив Мохаммед, має набагато ширший вплив, ніж будь-коли раніше.

Іззі Кларк: 02:34

Тут є багато речей, які слід врахувати. Ви згадали про публікації, і ми до цього повернемося за мить. Але якщо говорити про можливості, які, на вашу думку, з'являються в результаті цього для дослідників на початку та в середині кар'єри, і як це змінює науковий ландшафт, керований штучним інтелектом?

Мохаммед Хоссейні: 02:55

Гадаю, можливості здебільшого пов'язані з новими відкриттями та заняттями, про які ще п'ять років тому можна було б мріяти. У будь-якій галузі, яка могла б отримати користь від моделювання, ми зараз рухаємося набагато швидше. Це можливість, особливо для дослідників на початку та в середині кар'єри, які можуть бути більш вправними у використанні штучного інтелекту, але це пов'язано з певними компромісами. Пошук можливостей у цій новій динаміці вимагає нового виду допитливості, до якої ми не навчені. Але я думаю, що нам слід спробувати знайти завдання в дослідницьких контекстах, які не можна автоматизувати, і намагатися досягти успіху в таких завданнях.

Наприклад, у моїй галузі досліджень я дослідник етики. Написання аргументованої статті вже автоматизовано. Але наставництво, проведення очного заняття, яке також є інтерактивним та захопливим, або проведення інтерв'ю для збору даних та отримання нових ідей з життєвого досвіду людей — це завдання, які неможливо легко автоматизувати. І я думаю, що нам потрібно знайти цю групу завдань у нашому власному дослідницькому контексті та спробувати досягти успіху в цьому.

Іззі Кларк: 04:06

А Мерсе?

Мерсе Крозас: 04:07

Я не бачу великого ризику заміни вчених, або вчених на початку кар'єри, або вчених у середині кар'єри. Я бачу можливості для нових дослідницьких питань, про які багато вчених попередніх поколінь навіть не могли подумати, чи не так? Тож ні, справа не стільки в тому, що тепер ми можемо застосовувати ці інструменти, скільки в тому, що ми можемо думати про деякі галузі зовсім по-іншому. У біомедицині, у зміні клімату, у фізиці та біології, наприклад, у генетиці, це може змінитися з використанням штучного інтелекту та нових типів даних.

Іззі Кларк: 04:39

Я думаю, що ми бачимо, що існує багато різних способів звернення до штучного інтелекту та вирішення різних завдань, і ми говорили про перепідготовку. Отже, на що, на вашу думку, повинні звернути увагу дослідники на початку та в середині кар'єри в наукових сферах, і де вони можуть отримати підтримку?

Мерсе Крозас: 04:57

Зараз важливіше, ніж будь-коли, бути дуже ретельним у науці та розуміти, що зрештою, незалежно від того, використовуємо ми штучний інтелект чи інші інструменти, наука — це те, чим ми займаємося, а наука — це висновки, і наука має бути публічною. Методи, дані та те, як ми це робимо, мають бути перевірені іншими.

Це означає, що ми, знову ж таки, не просто використовуємо інструменти штучного інтелекту для отримання відповідей, а й маємо стати більш спеціалістами у тому, як ми перевіряємо ці відповіді. А для цього нам потрібно бути ще краще підготовленими до теорії галузей, де ми проводимо дослідження, та до ретельності результатів.

Іззі Кларк: 05:33

Так, Мохаммаде, я б також хотів почути твої думки з цього приводу, бо знаю, що ти приділяєш цьому багато уваги.

Мохаммед Хоссейні: 05:38

Так, звичайно. І я також хочу повернутися до того, що сказав Мерсе. Так, важливо думати про теорію, і водночас багато людей зараз стверджують, що через цей розквіт науки, заснованої на даних, ми спостерігаємо кінець соціальної теорії. Теорія насправді не така важлива, тому що люди можуть просто збирати дані та проводити аналіз даних, щоб побачити, що є релевантним, навіть не маючи гіпотези до збору даних.

І я вважаю, що це визначний розвиток, який вимагає ретельного розгляду та уваги. Я також хочу підкреслити, що однією з проблем є доступ до різних ресурсів залежно від місцезнаходження. Також існують відмінності в тому, що пропонують установи. Я маю честь працювати в багатому приватному університеті в США, який пропонує безкоштовний доступ до різних моделей штучного інтелекту, але це не стосується мільйонів інших дослідників.

І ця нерівність ставить багатьох інших людей у ​​невигідне становище. Багато університетів навіть не мають загальної політики щодо використання моделей штучного інтелекту. Якби я працював у такому університеті, я б справді спробував поговорити з адміністрацією університету чи бібліотекою, щоб попросити їх надати рекомендації та навчання.

Мерсе Крозас: 06:54

Щоб продовжити розмову про небезпеку надмірної орієнтації на дані, я не погоджуюся з тим, що це саме той шлях, яким нам потрібно йти, чи не так? Результатом є перетин теоретичної моделі та цього підходу, заснованого на даних. Але з точки зору використання генеративного штучного інтелекту або нових типів інструментів штучного інтелекту, я думаю, що Європа має досить відмінний підхід, ніж інші місця.

І зараз розробляється нова стратегія ШІ в науці та науки для ШІ. Нам потрібно бути обережними з тим, які інструменти ШІ ми використовуємо, чи мають вони чітке визначення того, які дані були використані, чи є вони з відкритим кодом, чи зосереджені вони на надійному ШІ, і я вважаю, що це дуже важливо.

Іззі Кларк: 07:36

Я також хотів би дещо тут зазначити. Ми говоримо про те, як ми використовуємо штучний інтелект у роботі та публікаціях. Отже, Мохаммаде, про що, на вашу думку, повинні пам'ятати дослідники на початку та в середині кар'єри, коли йдеться про публікації та використання штучного інтелекту?

Мохаммед Хоссейні: 07:54

Так, я думаю, що одна з речей, про яку нам слід звернути увагу, це те, яке завдання ми перекладаємо на ШІ? Яке завдання ми просимо виконати перед ШІ? Коли почався цей бум ШІ, ШІ здебільшого використовувався наприкінці дослідницького процесу, наприклад, під час редагування тексту, покращення читабельності тощо.

Але зараз ми перекладаємо ці важливі завдання на штучний інтелект, і наступного разу, коли ви захочете подумати над наступним дослідницьким питанням, замість того, щоб глибше розмірковувати над підручниками, які ви читаєте, чи новими статтями, які ви читаєте, ви подумаєте: «А, дозвольте мені запитати, що про це скаже штучний інтелект». Це викликає сильну залежність, і я б закликав дослідників усвідомлювати завдання, які вони делегують, і запитати себе: чи варто воно того?

Моя порада — не публікуйте щось заради публікації, якщо у вас немає чогось справді важливого сказати. Подумайте, кого ви цитуєте. Якщо ви використовуєте штучний інтелект для пошуку літератури, обов’язково прочитайте контент, на який цитуєте, оскільки часто ці цитати не є релевантними.

Іззі Кларк: 09:03

І я думаю, що це гарне зауваження. Так, є способи використання штучного інтелекту, які можуть бути корисними в деяких моментах, але підтримуйте деякі з цих навичок активними та переконайтеся, що ви також проводите належну перевірку в інших аспектах.

І я думаю, що це, ймовірно, підводить нас до дискусії про довіру. Отже, у вашій галузі та для ширшої громадськості, що потрібно для підтримки довіри в цю цифрову епоху? Mercè?

Мерсе Крозас: 09:30

Ну, я думаю, що це дуже просто. Я маю на увазі, що довіра була, коли ти міг її донести, коли ти повністю розумів це та те, над чим працюєш, і це не було створено чимось іншим, чого ти не розумієш. Повертаючись до цінностей науки та відкритої науки, вона має бути максимально прозорою, щоб будь-хто міг перевірити те, що ти зробив, виходячи з того, як ти застосував модель штучного інтелекту, метод, дані, які ти використовував, робочі процеси, справедливі принципи для пошуку, доступності, сумісності та повторного використання даних. Але також програмне забезпечення, щоб те, що ти використовуєш, було доступним для спільного використання, доступним для інших та перевіреним.

Іззі Кларк: 10:06

Але існує багато захопливих способів, як це може бути інструментом для трансформації науки та цифровізації. Отже, Мерсе, як ви бачите зростання ролі наукової комунікації з розвитком технологій?

Мерсе Крозас: 10:20

Отже, наукова комунікація... нам ще потрібно багато працювати над цим для суспільства. І вже існують очікування щодо можливостей або можливостей для ШІ, які також можуть допомогти узагальнити багато наукових результатів та зробити їх доступнішими для ширшої аудиторії. Тож, я думаю, це може бути цікаво.

Іззі Кларк: 10:41

І нарешті, що дає вам обом надію на майбутнє науки в цьому цифровому світі? Мохаммед?

Мохаммед Хоссейні: 10:47

Я думаю, що надію мені дає нове покоління дослідників, які висловлюють свою думку. Ми спостерігаємо нове покоління, яке наважується говорити те, що думає, і готове за це платити. Я перебуваю в США і бачу всілякі великі компанії та те, як вони можуть впливати на дослідницький ландшафт, університети та все таке. Тому для мене дуже важливо це бачити.

Іззі Кларк: 11:12

А Мерсе?

Мерсе Крозас: 11:15

Отже, я думаю, що у нас є більше інструментів, щоб зрозуміти, як ми працюємо, як ми співпрацюємо, які нові питання ми можемо поставити в науці. І я думаю, що це дає надію на кращу науку, якщо ми не втратимо те, чим є наука, і не втратимо ці цінності відкритої науки, а також скористаємося перевагами цього нового типу методів штучного інтелекту.

Іззі Кларк: 11:34

Щиро дякую вам обом, що приєдналися до мене.

Якщо ви дослідник на початку або в середині кар'єри та хочете долучитися до обговорення майбутнього штучного інтелекту, приєднуйтесь до Форуму Міжнародної наукової ради для молодих науковців.

Відвідайте: рада.наука/форум , Щоб дізнатися більше.

Я Іззі Кларк, і наступного разу ми обговоримо, як дослідники на початку та в середині кар'єри можуть допомогти захистити наш океан, а також силу трансдисциплінарного підходу для цього. А поки що.

---