Số lượng tài liệu nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI) đã tăng lên đáng kể trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong thập kỷ qua. Các nhà khoa học đã sử dụng các công cụ AI để giúp tóm tắt, viết tài liệu nghiên cứu và viết mã. Một số nhà nghiên cứu đang cố gắng sử dụng công nghệ AI tổng quát để khám phá các lĩnh vực mới, chẳng hạn như khám phá cấu trúc protein, cải thiện dự báo thời tiết và đổi mới trong chẩn đoán y tế cũng như các lĩnh vực đầy hứa hẹn khác.


AI đã thâm nhập vào nghiên cứu khoa học. Vậy các nhà khoa học nghĩ gì về chúng?

Gần đây, tạp chí hàng đầu Nature đã thực hiện một cuộc khảo sát với hơn 1.600 nhà nghiên cứu trên khắp thế giới. Kết quả cho thấy các công cụ AI ngày càng phổ biến trong khoa học và nhiều nhà khoa học kỳ vọng chúng sẽ sớm trở thành trung tâm trong thực tiễn nghiên cứu. Ngoài ra, hơn một nửa số người được hỏi tin rằng các công cụ AI sẽ trở nên rất quan trọng hoặc thiết yếu trong thập kỷ tới.

Kết quả khảo sát có liên quan, có tiêu đề "AIandscience: what1.600researchersthink", đã được công bố trên tạp chí Nature.


Trong khảo sát này, 2/3 số người được hỏi tin rằng AI giúp xử lý dữ liệu nhanh hơn, 58% tin rằng AI đã tăng tốc các phép tính không khả thi trước đây và 55% đề cập rằng AI đã tiết kiệm thời gian và tiền bạc.


Irene Kaplow, nhà sinh học tính toán tại Đại học Duke, cho biết: “AI cho phép tôi đạt được tiến bộ trong các vấn đề sinh học mà trước đây khó giải quyết.”

TAGP H73 Tuy nhiên, 69% nhà nghiên cứu cho rằng các công cụ AI có thể dẫn đến sự phụ thuộc nhiều hơn vào nhận dạng mẫu thay vì hiểu biết sâu sắc, 58% tin rằng AI có thể củng cố sự thiên vị hoặc phân biệt đối xử trong dữ liệu, 55% tin rằng những công cụ này có thể làm tăng khả năng gian lận và 53% chỉ ra rằng việc sử dụng bất cẩn có thể dẫn đến nghiên cứu không thể sao chép được.


Jeffrey Chuang, người làm việc tại Phòng thí nghiệm Jackson ở Connecticut và đang tham gia phân tích hình ảnh ung thư, cho biết: "Vấn đề chính là AI đang thách thức các tiêu chuẩn hiện có về bằng chứng và sự thật của chúng ta."

T AGPH80Mối quan tâm và phấn khích của các nhà khoa học

Để đánh giá quan điểm của các nhà nghiên cứu tích cực, Nature đã liên hệ với hơn 40.000 nhà khoa học đã công bố trong 4 tháng cuối năm 2022 qua email và mời độc giả của Nature Letters tham gia khảo sát.

Trong số những người trả lời này, 48% trực tiếp phát triển hoặc nghiên cứu AI, 30% sử dụng AI trong nghiên cứu và 22% còn lại không sử dụng AI trong khoa học.


Đối với những người được sử dụng trong nghiên cứu Trong số những người tin vào AI, hơn một phần tư tin rằng các công cụ AI sẽ trở nên thiết yếu trong 10 năm tới, trong khi chỉ có 4% tin rằng các công cụ AI hiện là một công cụ "sự cần thiết". 47% khác tin rằng AI sẽ trở nên rất hữu ích. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu không sử dụng AI cũng không mấy quan tâm. Mặc dù vậy, 9% vẫn tin rằng những công nghệ này sẽ trở nên thiết yếu trong thập kỷ tới, và 34% nữa cho rằng chúng sẽ rất hữu ích.


Khi được yêu cầu chọn từ danh sách các tác động tiêu cực có thể xảy ra của AI tạo ra, TA GPH101 68% nhà nghiên cứu lo ngại về việc phổ biến thông tin không chính xác, 68% khác tin rằng điều này sẽ khiến việc đạo văn trở nên dễ dàng và khó phát hiện hơn, và 66% lo ngại về việc đưa sai sót hoặc nội dung không chính xác vào tài liệu nghiên cứu.


Ngoài ra, những người được phỏng vấn Tác giả cũng đề cập rằng Nếu các công cụ AI dùng để chẩn đoán y tế được đào tạo dựa trên dữ liệu có thành kiến lịch sử, họ lo lắng về nghiên cứu giả mạo, thông tin sai lệch, và thiên vị. Các nhà khoa học đã thấy bằng chứng về điều này: Ví dụ: một nhóm ở Hoa Kỳ đã báo cáo rằng khi họ yêu cầu GPT-4 đưa ra đề xuất chẩn đoán và điều trị cho các nghiên cứu trường hợp lâm sàng, các câu trả lời sẽ khác nhau tùy theo chủng tộc hoặc giới tính của bệnh nhân.

Isabella Degen, kỹ sư phần mềm và cựu doanh nhân đang theo học tiến sĩ về AI y tế tại Đại học Bristol ở Anh, cho biết: "Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang bị lạm dụng, với những kết quả không chính xác và giả mạo nhưng nghe có vẻ chuyên nghiệp. Theo tôi, chúng tôi rất lo lắng về việc làm cho đúng. Ranh giới giữa việc sử dụng và lạm dụng vẫn chưa đủ rõ ràng."

Các nhà nghiên cứu tin rằng lợi ích rõ ràng nhất là LLM có thể giúp các nhà nghiên cứu không nói tiếng Anh là người bản xứ cải thiện ngữ pháp và văn phong của tài liệu nghiên cứu của họ cũng như tóm tắt hoặc dịch các tác phẩm khác. Kedar Hippalgaonkar, một nhà khoa học vật liệu tại Đại học Quốc gia Singapore, chỉ ra rằng "mặc dù có một nhóm nhỏ những kẻ chơi độc hại, nhưng giới học thuật có thể chỉ ra cách sử dụng những công cụ này một cách tốt đẹp".

TA GPH3

Ngay cả trong số các nhà nghiên cứu quan tâm đến AI, những người thường xuyên sử dụng LLM trong công việc của họ vẫn chiếm thiểu số. 28% những người học AI cho biết họ sử dụng các sản phẩm AI tổng hợp hàng ngày hoặc hàng tuần, so với 13% những người chỉ sử dụng AI và chỉ 1% những người khác, mặc dù nhiều người ít nhất đã thử những công cụ này. Ngoài ra, mục đích sử dụng phổ biến nhất trong tất cả các nhóm là để giải trí sáng tạo không liên quan đến nghiên cứu; số lượng nhỏ hơn sử dụng các công cụ này để viết mã, phát triển ý tưởng nghiên cứu và giúp viết tài liệu nghiên cứu.


Ngoài ra, một số nhà khoa học không hài lòng với kết quả đầu ra của LLM. Một nhà nghiên cứu sử dụng LLM để giúp biên tập bài viết đã viết: "ChatGPT dường như sao chép mọi thói quen viết xấu của con người". Johannes Niskanen, nhà vật lý tại Đại học Turku ở Phần Lan, cho biết: "Nếu chúng ta bắt đầu sử dụng AI để đọc và viết bài, khoa học sẽ sớm thay đổi từ 'vì con người bởi con người'". ’ biến thành ‘máy định hình bằng máy móc’”

Việc phát triển AI gặp khó khăn. Bối cảnh

Khoảng một nửa số nhà khoa học trong cuộc khảo sát cho biết họ gặp phải trở ngại trong việc phát triển hoặc sử dụng AI. Mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu làm việc trực tiếp trên AI bao gồm không đủ tài nguyên máy tính, không đủ tài chính cho công việc của họ và không đủ quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao cần thiết để chạy AI. Những người làm việc trong các lĩnh vực khác nhưng sử dụng AI trong nghiên cứu lo ngại hơn về việc thiếu các nhà khoa học lành nghề và tài nguyên đào tạo, đồng thời họ cũng viện dẫn các cân nhắc về bảo mật và quyền riêng tư. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu không sử dụng AI cho biết họ không cần AI hoặc cho rằng nó không thực tế hoặc thiếu kinh nghiệm và thời gian để nghiên cứu AI.


Một chủ đề khác nổi lên từ cuộc khảo sát là các công ty thương mại thống trị quyền sở hữu tài nguyên máy tính AI và các công cụ AI 23% các nhà khoa học làm việc về AI cho biết họ cộng tác hoặc làm việc cho các công ty phát triển các công cụ này (Google và). Microsoft được nhắc đến thường xuyên nhất), trong khi chỉ có 7% những người sử dụng AI làm điều tương tự. Nhìn chung, chỉ hơn một nửa số người được hỏi tin rằng việc các nhà nghiên cứu sử dụng AI để cộng tác với các nhà khoa học tại các công ty này là rất quan trọng.

Lior Shamir, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Bang Kansas ở Manhattan, cho biết: “Học máy đôi khi có thể hữu ích, nhưng AI gây ra nhiều vấn đề hơn là giúp ích. Các nhà khoa học không hiểu họ đang làm gì. Khi được hỏi liệu các biên tập viên tạp chí và người đánh giá ngang hàng có thể đánh giá đầy đủ các bài báo sử dụng AI hay không, những người trả lời đã bị chia rẽ. Trong số những nhà khoa học làm việc với AI nhưng không trực tiếp phát triển nó, khoảng một nửa cho biết họ không biết, 1/4 cho rằng đánh giá là đầy đủ và 1/4 cho rằng chưa đủ. Những người trực tiếp phát triển AI thường có cái nhìn tích cực hơn về quá trình biên tập và đánh giá.


Ngoài ra, "Thiên nhiên" cũng hỏi những người được hỏi về mức độ lo ngại của họ về 7 tác động tiềm ẩn của AI đối với xã hội và 2/3 cho biết họ rất lo lắng hoặc rất lo lắng về điều này. Vũ khí AI tự động và giám sát được hỗ trợ bởi AI cũng đứng đầu danh sách và ít liên quan nhất là ý tưởng rằng AI có thể gây ra mối đe dọa hiện hữu cho nhân loại.


Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng AI và LLM đã trở thành xu hướng tất yếu. Yury Popov, chuyên gia về gan tại Trung tâm Y tế Beth Israel Holy Savior ở Boston, Massachusetts, cho biết: "AI có tính biến đổi và giờ đây chúng ta phải tập trung vào cách đảm bảo nó mang lại nhiều lợi ích hơn là vấn đề". ""