أظهرت دراسة جديدة أن اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات ونتائج النماذج له تأثير كبير على الآفاق المهنية للعلماء الشباب، مما يزيد بشكل كبير من فرصهم في الارتقاء إلى مناصب مؤثرة في مجالاتهم. ولكن يبدو أن هذه النعمة بالنسبة للباحثين الأفراد تأتي على حساب العلم على نطاق أوسع.
قام الباحثون في جامعة شيكاغو وجامعة تسينغهوا في الصين بتحليل ما يقرب من 68 مليون ورقة بحثية في ستة تخصصات علمية (لا تشمل علوم الكمبيوتر) ووجدوا أن الأوراق التي تتضمن تقنيات الذكاء الاصطناعي يتم الاستشهاد بها في كثير من الأحيان ولكنها ركزت أيضًا على مجموعة أضيق من المواضيع والموضوعات. كانت أكثر تكرارا. في جوهر الأمر، كلما زاد استخدام العلماء للذكاء الاصطناعي، زاد تركيزهم على نفس مجموعة المشكلات التي يمكن الإجابة عليها بمجموعات بيانات كبيرة موجودة، وقل اهتمامهم باستكشاف الأسئلة الأساسية التي يمكن أن تؤدي إلى مجالات دراسية جديدة تمامًا.
وقال جيمس إيفانز، المؤلف المشارك في الدراسة: “لقد فوجئت بالحجم الكبير لهذه النتيجة، حيث يزيد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من قدرة الناس على البقاء والتقدم داخل النظام”. ورق ما قبل الطباعة ومدير مختبر المعرفة بجامعة شيكاغو. “يشير هذا إلى أن هناك حافزًا هائلاً للأفراد لاستيعاب هذه الأنواع من الأنظمة في عملهم. إنه بين الازدهار وعدم البقاء في مجال بحثي تنافسي.”
وقال إنه بما أن هذا الحافز يؤدي إلى الاعتماد المتزايد على التعلم الآلي والشبكات العصبية ونماذج المحولات، فإن “نظام العلوم بأكمله الذي يقوم به الذكاء الاصطناعي يتقلص”.
تناولت الدراسة الأوراق البحثية المنشورة في الفترة من 1980 إلى 2024 في مجالات علم الأحياء، والطب، والكيمياء، والفيزياء، وعلوم المواد، والجيولوجيا. ووجدت أن العلماء الذين استخدموا أدوات الذكاء الاصطناعي لإجراء أبحاثهم نشروا أوراقًا أكثر بنسبة 67% سنويًا، في المتوسط، وتم الاستشهاد بأوراقهم أكثر من ثلاثة أضعاف أولئك الذين لم يستخدموا الذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك، قام إيفانز وزملاؤه بفحص المسارات المهنية لـ 3.5 مليون عالم، وصنفوهم إما إلى علماء مبتدئين، أي أولئك الذين لم يقودوا فريقًا بحثيًا، أو علماء مؤسسين، أي أولئك الذين قادوا فريقًا بحثيًا. ووجدوا أن العلماء المبتدئين الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي كانوا أكثر عرضة بنسبة 32% للاستمرار في قيادة فريق بحثي – وتقدموا إلى تلك المرحلة من حياتهم المهنية بشكل أسرع بكثير – مقارنة بنظرائهم من غير العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي، الذين كانوا أكثر عرضة لترك المجال الأكاديمي تمامًا.
بعد ذلك، استخدم المؤلفون نماذج الذكاء الاصطناعي لتصنيف الموضوعات التي يغطيها البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي مقابل الأبحاث غير المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، ولفحص كيفية اقتباس الأنواع المختلفة من الأوراق البحثية لبعضها البعض، وما إذا كانت قد حفزت مسارات جديدة من البحث.
ووجدوا أنه في جميع المجالات العلمية الستة، فإن الباحثين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي “قلصوا” المجال الموضوعي الذي قاموا بتغطيته بنسبة 5 بالمائة، مقارنة بالباحثين الذين لم يستخدموا الذكاء الاصطناعي.
كما هيمنت الأوراق البحثية “الرائعة” على مجال الأبحاث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ما يقرب من 80% من جميع الاستشهادات ضمن هذه الفئة ذهبت إلى أعلى 20% من الأوراق الأكثر استشهادًا و95% من جميع الاستشهادات ذهبت إلى أعلى 50% من الأوراق الأكثر استشهادًا، مما يعني أن حوالي نصف الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي نادرًا ما تم استشهد مرة أخرى من أي وقت مضى.
وبالمثل، وجد إيفانز والمؤلفون المشاركون معه – فنجلي شو، ويونج لي، وكيانيو هاو – أن أبحاث الذكاء الاصطناعي حفزت مشاركة متابعة أقل بنسبة 24% من الأبحاث غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في شكل أوراق بحثية تستشهد ببعضها البعض بالإضافة إلى الأبحاث الأصلية. ورق.
وكتبوا: “تشير هذه النتائج المجمعة إلى أن الذكاء الاصطناعي في العلوم أصبح أكثر تركيزًا حول موضوعات ساخنة محددة أصبحت حشودًا وحيدة مع انخفاض التفاعل بين الأوراق”. “يؤدي هذا التركيز إلى المزيد من الأفكار المتداخلة والابتكارات الزائدة عن الحاجة المرتبطة بانكماش نطاق المعرفة والتنوع عبر العلوم.”
وقال إيفانز، الذي يتخصص في دراسة كيفية تعلم الناس وإجراء الأبحاث، إن تأثير التعاقد على البحث العلمي يشبه ما حدث مع ظهور الإنترنت وانتشار المجلات الأكاديمية على الإنترنت. وفي عام 2008، نشر كتابًا ورق في مجلة ساينس، تبين أنه مع تحول الناشرين إلى التكنولوجيا الرقمية، تغيرت أنواع الدراسات التي ذكرها الباحثون. لقد استشهدوا بعدد أقل من الأوراق البحثية، من مجموعة أصغر من المجلات، وفضلوا الأبحاث الأحدث.
وباعتباره مستخدمًا متحمسًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي، قال إيفانز إنه ليس مناهضًا للتكنولوجيا؛ يتمتع كل من الإنترنت والذكاء الاصطناعي بفوائد واضحة للعلم. لكن نتائج دراسته الأخيرة تشير إلى أن هيئات التمويل الحكومية والشركات والمؤسسات الأكاديمية بحاجة إلى تعديل أنظمة الحوافز للعلماء من أجل تشجيع العمل الذي يكون أقل تركيزًا على استخدام أدوات محددة وأكثر تركيزًا على فتح آفاق جديدة للأجيال القادمة. للباحثين للبناء عليها.
قال: “هناك فقر في الخيال”. “نحن بحاجة إلى إبطاء هذا الاستبدال الكامل للموارد للأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للحفاظ على بعض هذه الأساليب البديلة الحالية.”
