Nature調(diào)查：1600余名科學(xué)家，僅4%認(rèn)為AI當(dāng)前是“必需品”
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過(guò)去十年，關(guān)于人工智能（AI）的研究論文數(shù)量在各個(gè)領(lǐng)域都有顯著增加。
本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/202310/451310.htm科學(xué)家們已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)用 AI 工具來(lái)協(xié)助總結(jié)和撰寫(xiě)研究論文和編寫(xiě)代碼。一些研究者嘗試借助生成式 AI 技術(shù)來(lái)探索新的領(lǐng)域，如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)、天氣預(yù)報(bào)的改進(jìn)以及醫(yī)學(xué)診斷的創(chuàng)新等各種有前景的領(lǐng)域。
AI 已然滲透到科學(xué)研究中。那么，科學(xué)家們是如何看待它們的？
近日，頂級(jí)期刊《自然》（Nature）對(duì)全球 1600 多名研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查。結(jié)果表明，AI 工具在科學(xué)領(lǐng)域越來(lái)越常見(jiàn)，并且許多科學(xué)家預(yù)計(jì)它們將很快成為研究實(shí)踐的核心。另外，超過(guò)一半的受訪者認(rèn)為 AI 工具將在未來(lái)十年內(nèi)變得非常重要或必不可少。
相關(guān)調(diào)查結(jié)果以“AI and science: what 1,600 researchers think”為題，已發(fā)表在Nature上。
在這項(xiàng)調(diào)查中，有 2/3 的受訪者認(rèn)為 AI 提供了更快的數(shù)據(jù)處理方式，58% 的人認(rèn)為 AI 加速了以前不可行的計(jì)算，55% 的人則提到 AI 節(jié)省了時(shí)間和金錢(qián)。
來(lái)自杜克大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家 Irene Kaplow 表示：“AI 讓我能夠在以前難以攻克的生物學(xué)問(wèn)題中取得進(jìn)展?！?/p>
然而，也有 69% 的研究人員表示，AI 工具可能導(dǎo)致更多地依賴模式識(shí)別而不是深刻理解，58% 的人認(rèn)為 AI 可能會(huì)在數(shù)據(jù)中強(qiáng)化偏見(jiàn)或歧視，55% 認(rèn)為這些工具可能會(huì)增加欺詐的發(fā)生概率，53% 的人指出草率使用可能會(huì)導(dǎo)致研究無(wú)法重現(xiàn)。
任職康涅狄格州的杰克遜實(shí)驗(yàn)室、從事癌癥圖像分析的 Jeffrey Chuang 表示：“主要問(wèn)題在于 AI 正在挑戰(zhàn)我們現(xiàn)有的證據(jù)和真相標(biāo)準(zhǔn)。”
科學(xué)家的擔(dān)憂與興奮
為了評(píng)估活躍研究人員的觀點(diǎn)，《自然》雜志通過(guò)電子郵件聯(lián)系了在 2022 年最后 4 個(gè)月內(nèi)發(fā)表論文的 4 萬(wàn)多名科學(xué)家，并邀請(qǐng)《自然簡(jiǎn)報(bào)》的讀者參與調(diào)查。
在這些受訪者中，48% 的人直接開(kāi)發(fā)或研究 AI，30% 的人在研究中使用了 AI，剩下的 22% 的人在科學(xué)中沒(méi)有使用 AI。
在那些在研究中使用 AI 的人中，超過(guò) 1/4 的人認(rèn)為 AI 工具將在未來(lái)十年內(nèi)變得必不可少，而認(rèn)為 AI 工具現(xiàn)在是“必需品”的人只占 4%。另有 47% 的人認(rèn)為 AI 將變得非常有用。然而，不使用 AI 的研究人員對(duì)此并不太感興趣。即便如此，仍然有 9% 的人認(rèn)為這些技術(shù)將在未來(lái)十年內(nèi)變得必不可少，另有 34% 的人表示它們將非常有用。
當(dāng)被要求從可能的生成式 AI 負(fù)面影響列表中選擇時(shí)，68% 的研究人員擔(dān)心信息傳播不準(zhǔn)確，另有 68% 的人認(rèn)為這將使抄襲更容易，檢測(cè)更難，66% 的人擔(dān)心會(huì)引入錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的內(nèi)容到研究論文中。
此外，受訪者還提到，如果用于醫(yī)學(xué)診斷的 AI 工具是基于具有歷史偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，他們擔(dān)心會(huì)出現(xiàn)偽造研究、虛假信息和偏見(jiàn)?？茖W(xué)家們已經(jīng)看到了這方面的證據(jù)：例如，美國(guó)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)報(bào)告說(shuō)，當(dāng)他們要求 GPT-4 為臨床案例研究提供診斷和治療建議時(shí)，答案會(huì)根據(jù)患者的種族或性別而變化。
英國(guó)布里斯托爾大學(xué)攻讀醫(yī)學(xué) AI 博士學(xué)位的軟件工程師和前企業(yè)家 Isabella Degen 表示：“大型語(yǔ)言模型（LLMs）被濫用，存在不準(zhǔn)確和虛假但聽(tīng)起來(lái)專業(yè)的結(jié)果。在我看來(lái)，我們對(duì)于正確使用和濫用之間的界限認(rèn)識(shí)還不夠清晰?！?/p>
研究人員認(rèn)為，最明顯的好處是 LLMs 可以幫助非英語(yǔ)母語(yǔ)的研究人員，改進(jìn)他們研究論文的語(yǔ)法和風(fēng)格，總結(jié)或翻譯其他工作。新加坡國(guó)立大學(xué)材料科學(xué)家 Kedar Hippalgaonkar 指出，“盡管存在一小部分惡意玩家，但學(xué)術(shù)界可以展示如何善用這些工具?！?/p>
即使在對(duì) AI 感興趣的研究人員中，經(jīng)常在工作中使用 LLMs 的研究人員也仍占少數(shù)。那些學(xué)習(xí)AI 的人中有 28% 表示每天或每周使用生成式 AI 產(chǎn)品，而僅使用 AI 的人中有 13% 這樣做，而其他人中只有 1%，盡管許多人至少嘗試過(guò)這些工具。此外，所有群體中最流行的用途是與研究無(wú)關(guān)的創(chuàng)意娛樂(lè)；較少一部分人使用這些工具來(lái)編寫(xiě)代碼、構(gòu)思研究思路和幫助撰寫(xiě)研究論文。
另外，一些科學(xué)家對(duì) LLMs 的輸出并不滿意。一位使用 LLMs 來(lái)幫助編輯論文的研究人員寫(xiě)道：“ChatGPT 好像復(fù)制了人類的所有不良寫(xiě)作習(xí)慣?！狈姨m圖爾庫(kù)大學(xué)的物理學(xué)家 Johannes Niskanen 則表示：“如果我們開(kāi)始使用 AI 來(lái)閱讀和撰寫(xiě)文章，科學(xué)很快就會(huì)從‘由人類為人類（for humans by humans）’轉(zhuǎn)變?yōu)椤蓹C(jī)器為機(jī)器（‘for machines by machines）’?！?/p>
AI 發(fā)展面臨困境
在這項(xiàng)調(diào)查中，大約一半的科學(xué)家表示他們?cè)陂_(kāi)發(fā)或使用 AI 方面遇到了阻礙。直接研究 AI 的研究人員最擔(dān)心的問(wèn)題包括計(jì)算資源不足、為其工作提供的融資不足以及獲取運(yùn)行 AI 所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足。而那些在其他領(lǐng)域工作但在研究中使用 AI 的人則更擔(dān)心缺乏熟練的科學(xué)家和訓(xùn)練資源，此外，他們還提到了安全和隱私方面的考慮。然而，不使用 AI 的研究人員表示他們不需要 AI 或認(rèn)為它不實(shí)用，或者缺乏研究 AI 的經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間。
調(diào)查中出現(xiàn)的另一個(gè)主題是商業(yè)公司主導(dǎo)了 AI 的計(jì)算資源和 AI 工具的所有權(quán)。研究 AI 的科學(xué)家中有 23% 表示他們與開(kāi)發(fā)這些工具的公司合作或在這些公司工作（其中最常提到的是谷歌和微軟），而使用 AI 的人中只有 7% 這樣做?？傮w而言，略多于一半的受訪者認(rèn)為，使用 AI 的研究人員與這些公司的科學(xué)家合作是非常重要或有些重要的。
此前，已有研究人員多次警告稱，科學(xué)中對(duì) AI 工具的天真使用可能導(dǎo)致錯(cuò)誤、虛假陽(yáng)性和無(wú)法重現(xiàn)的研究結(jié)果，從而潛在地浪費(fèi)時(shí)間和精力。一些科學(xué)家表示，他們擔(dān)心使用 AI 的論文中存在質(zhì)量不佳的研究。
堪薩斯州立大學(xué)曼哈頓分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Lior Shamir 表示，“機(jī)器學(xué)習(xí)有時(shí)可能有用，但 AI 引發(fā)的問(wèn)題比幫助多?？茖W(xué)家在不了解自己在做什么的情況下使用 AI，可能會(huì)導(dǎo)致虛假的發(fā)現(xiàn)?！?/p>
當(dāng)問(wèn)及期刊編輯和同行評(píng)審人是否能夠充分審查使用 AI 的論文時(shí)，受訪者意見(jiàn)不一。在那些使用 AI 進(jìn)行工作但不直接開(kāi)發(fā) AI 的科學(xué)家中，大約一半表示不知道， 1/4 認(rèn)為審查是充分的，1/4 認(rèn)為不充分。直接開(kāi)發(fā) AI 的人傾向于對(duì)編輯和審查過(guò)程持更積極的看法。
另外，《自然》還詢問(wèn)了受訪者對(duì)于 AI 在社會(huì)的 7 種潛在影響的擔(dān)憂程度，2/3 的人表示他們對(duì)此非常擔(dān)憂或很擔(dān)憂。自動(dòng)化 AI 武器和 AI 輔助監(jiān)視也高居榜首，最不令人擔(dān)憂的是 AI 可能對(duì)人類構(gòu)成生存威脅的想法。
然而，許多研究人員表示，AI 和 LLMs 已經(jīng)成為不可回避的趨勢(shì)。波士頓馬薩諸塞州貝斯以色列圣救主醫(yī)療中心的肝病專家 Yury Popov 寫(xiě)道：“AI 是具有變革性的，我們現(xiàn)在必須關(guān)注如何確保它帶來(lái)更多的好處，而不是問(wèn)題?！?/p>
評(píng)論