Rewolucja w nauce: czy sztuczna inteligencja zmieni odkrycia naukowe na zawsze?

Czy jesteśmy świadkami przełomu w sposobie, w jaki prowadzimy badania naukowe? Wraz z nadejściem potężnych modeli językowych, takich jak ChatGPT, Qwen czy Gemini, nauka stoi na progu technologicznej transformacji napędzanej sztuczną inteligencją (AI). Nowe narzędzia AI obiecują wspomóc naukowców na każdym etapie cyklu badawczego, od poszukiwania literatury po generowanie treści i recenzję naukową. Czy to początek nowej ery AI4Science, gdzie sztuczna inteligencja staje się nie tylko narzędziem, ale i partnerem w odkrywaniu wiedzy?

W najnowszym badaniu, opublikowanym w lutym 2025 roku, zespół naukowców z całego świata przyjrzał się z bliska tym obiecującym, a zarazem niepokojącym, trendom.

Ich obszerne opracowanie, które można nazwać przeglądem stanu gry, analizuje, jak wielkie modele językowe (LLMs) rewolucjonizują pięć kluczowych aspektów procesu badawczego:

1. Poszukiwanie literatury i synteza wiedzy: Zapomnij o mozolnym przeszukiwaniu baz danych! AI oferuje inteligentne wyszukiwarki, potrafiące zrozumieć kontekst zapytania, generować streszczenia, a nawet porównywać wyniki badań. Narzędzia takie jak Elicit, Consensus czy SciSpace to prawdziwi asystenci w nawigacji po oceanie publikacji naukowych.

2. Generowanie pomysłów i eksperymentowanie: Czy AI może pomóc w wymyśleniu przełomowej hipotezy? Modele takie jak The AI Scientist sugerują, że tak! Od wspierania burzy mózgów po automatyzację eksperymentów – AI może stać się katalizatorem innowacji.

3. Generowanie treści tekstowych: Pisanie artykułów naukowych to sztuka. AI może pomóc w redagowaniu tytułów, abstraktów, sekcji related work, a nawet w generowaniu cytatów. Narzędzia wspomagające pisanie, oparte na LLMs, stają się coraz bardziej wyrafinowane.

4. Generowanie treści multimodalnych: Nauka to nie tylko tekst. Wykresy, tabele, diagramy – wizualizacje danych są kluczowe. Modele takie jak AutomaTikZ czy DeTikZify obiecują zautomatyzować tworzenie wysokiej jakości grafik naukowych, dotychczas czasochłonne i wymagające specjalistycznych umiejętności.

5. Recenzja naukowa wspomagana AI: Najwyższy standard kontroli jakości w nauce, recenzja peer review, również nie pozostaje obojętna na rewolucję AI. Czy algorytmy mogą wspomóc proces oceny artykułów naukowych, uczynić go bardziej efektywnym i obiektywnym? Badania w tym kierunku już trwają.

Autorzy przeglądu podkreślają, że choć potencjał AI w nauce jest ogromny, to nie brakuje wyzwań i obaw natury etycznej. Jednym z kluczowych problemów jest halucynacja – skłonność modeli językowych do generowania fałszywych informacji. Narzędzia AI mogą również nieświadomie wzmacniać uprzedzenia obecne w danych treningowych, co prowadzi do nierówności i wypaczenia wyników badań. Kwestie plagiatu, fałszywej nauki i odpowiedzialności za generowane treści również wymagają pilnej debaty.

Europejska Unia Europejska, dostrzegając wagę tych problemów, opublikowała wytyczne dotyczące odpowiedzialnego wykorzystania AI w nauce. Podkreślają one, że choć AI ma ogromny potencjał w przyspieszeniu odkryć i usprawnieniu procesu badawczego, to narzędzia te mogą naruszać integralność badań i budzić pytania o zdolność obecnych modeli do zwalczania oszukańczych praktyk naukowych i dezinformacji. Badanie kładzie nacisk na uwzględnienie tych obaw etycznych, poświęcając im osobną sekcję i włączając aspekty etyczne w każdą analizowaną fazę cyklu badawczego.

Autorzy, nawiązując do testu 'Sztucznych Niedoskonałości’ Willcocksa, zwracają uwagę na fundamentalne ograniczenia obecnej generatywnej AI:

• Kruchość: AI wykazuje wąską i nie-ludzką „inteligencję”.

• Nieprzejrzystość: Wewnętrzne działanie AI jest „czarną skrzynką”.

• Żarłoczność: AI wymaga ogromnych zbiorów danych, mocy obliczeniowej, pamięci i energii.

• Płytkość i brak wrażliwości: AI podejmuje decyzje i formułuje twierdzenia bez zrozumienia, uczuć, empatii, tworzenia, refleksji czy uczenia się w ludzkim sensie.

• Podatność na manipulację i włamania: Cyfryzacja decyzji czyni je podatnymi na manipulację i ataki hakerskie.

• Uprzedzenia: AI odzwierciedla uprzedzenia obecne w danych treningowych.

• Inwazyjność: AI komercjalizuje dane osobowe.

• Fałszywość: AI „udaje” kreatywność i emocje, ale nie jest ani kreatywna, ani emocjonalna.

Mimo tych ograniczeń, autorzy i redaktorzy czasopism naukowych zgadzają się, że AI nie powinna być zakazana w nauce. Kluczowe jest jednak odpowiedzialne podejście, transparentność w ujawnianiu wykorzystania AI w publikacjach oraz ludzka kontrola nad procesem badawczym. To recenzenci i redaktorzy muszą ocenić, czy i w jaki sposób generatywna AI została użyta w danej pracy naukowej.

Przyszłość nauki wspomaganej AI zależy od naszej zdolności do odpowiedzialnego wdrażania tych potężnych narzędzi. Musimy dążyć do współpracy człowiek-maszyna, gdzie AI wspomaga, ale nie zastępuje ludzkiej kreatywności, intuicji i krytycznego myślenia. Tylko wtedy rewolucja AI w nauce przyniesie prawdziwy postęp i korzyści dla ludzkości, zwiększając dostępność i wiarygodność wiedzy naukowej, prowadząc do lepszej opieki zdrowotnej, skuteczniejszych terapii medycznych, rozwoju gospodarczego i wielu innych korzyści.