科学杂志《自然》调查了1600名研究人员关于人工智能

《自然》杂志最近一项涉及1600多名全球研究人员的调查揭示了人工智能在科学和研究中日益重要的作用。

调查显示，虽然许多人对人工智能在科学领域的潜在好处持乐观态度，但人们越来越担心人工智能正在如何改变整个科学行业。

研究参与者包括：

• 积极开发或研究人工智能（48%）
• 使用人工智能工具进行研究但不开发的人（30%）
• 在科学研究中不使用人工智能的人（22%）

人工智能在科学研究领域的崛起

该研究发现，在过去的十年中，引用人工智能术语的研究论文明显上升。

使用机器学习(ML)的数据分析和统计技术已成为常态。

此外，生成人工智能，特别是大型语言模型（LLM），正在被用于生成文本，图像和用于科学研究的代码。

关于人工智能在研究中的好处的一些关键统计数据：

• 66%的研究人员指出，人工智能可以更快地处理数据
• 58%的人认为它加速了以前不可行的计算
• 55%的受访者认为这是一种经济高效、节省时间的解决方案

杜克大学的计算生物学家Irene Kaplow说：“人工智能使我能够在回答以前不可行的生物学问题方面取得进展。

关切

然而，这枚硬币也有另一面。研究人员表达了对以下问题的担忧：

• 对模式识别的依赖增加，而没有真正的理解（69%）
• 结果中可能存在偏见或歧视（58%）
• 进行欺诈活动的容易程度（55%）
• 由于人工智能的使用不当，导致无法重复的研究结果的可能性（53%）

杰克逊实验室癌症图像分析专家杰弗里·庄强调说：“主要问题是，人工智能正在挑战我们现有的证据和真相标准。”

聚光灯下的低密度脂蛋白

LLM，特别是ChatGPT，经常被认为是科学领域宝贵的人工智能工具。然而，这些模型也是相关AI工具列表的顶部。

主要的担忧包括：

• 错误信息泛滥（68%）。
• 促进剽窃（68%）。
• 研究文件中的错误介绍(66%)。

布里斯托尔大学的人工智能医学研究员Isabella Degen评论说：“很明显，大型语言模型存在滥用。我们不太清楚良好的使用和滥用之间的界限在哪里。

此外，人工智能工具所有权和计算资源被强调为现代研究的障碍。GPU非常昂贵，研究机构很难在内部训练其强大的模型。

正如牛津大学化学家Garrett Morris所说：“地球上只有极少数实体有能力训练非常大的模型。这种限制限制了科学发现的能力。

总的来说，大多数研究人员认为人工智能是科学中不可逆转的力量。

正如贝斯以色列女执事医疗中心的肝病专家Yury Popov总结说：“人工智能是变革性的。我们现在必须专注于如何确保它带来的好处大于问题。”