نحن أنفسنا مستخدمون متحمسون لاستخدام الذكاء الاصطناعي في سير عملنا العلمي. على أساس يومي ، كل شيء مثير للغاية. لكن تأثير الذكاء الاصطناعي على العلم كمؤسسة ، وليس العلماء الأفراد ، هو سؤال مختلف يتطلب نوعا مختلفا من التحليل. تطلبت كتابة هذا المقال محاربة حدسنا في كثير من الحالات. إذا كنت عالما متحمسا بالمثل لاستخدام هذه الأدوات ، فنحن نحثك على وضع هذا الاختلاف في الاعتبار. هل يمكن أن يبطئ الذكاء الاصطناعي العلم؟ مواجهة مفارقة الإنتاج والتقدم المأساة هي أن هناك العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي للعلم التي من شأنها أن تحدث فرقا حقيقيا ، مثل الذكاء الاصطناعي للإشارة إلى الأخطاء المحتملة في الكود العلمي. لكن المختبرات تركز على أشياء أخرى مثل مراجعة الأدبيات / "البحث العميق". هذا ليس عنق الزجاجة الفعلي ، لذلك لا يهم مدى سرعة تحقيقه. وفي الوقت نفسه ، فإن مخاطر قصر الفهم البشري هائلة. الإيفالات جزء من المشكلة. هناك ثلاثة أنواع من الأسئلة التي يمكن للمرء طرحها حول أداة المراجعة المضاءة: هل توفر وقت الباحث وتنتج نتائج ذات جودة مماثلة للأدوات الحالية؟ كيف يؤثر استخدام الأداة على فهم الباحث للأدبيات مقارنة بالبحث التقليدي؟ ماذا ستكون التأثيرات الجماعية على المجتمع إذا تم اعتماد الأداة على نطاق واسع؟ على سبيل المثال ، هل سينتهي الأمر بالجميع إلى الاستشهاد بنفس الأوراق القليلة؟ في الوقت الحالي ، يعتبر السؤال الأول فقط جزءا مما يعنيه التقييم. الأخيران خارج النطاق ، ولا توجد حتى طرق أو مقاييس ثابتة لمثل هذا القياس. وهذا يعني أن تقييم الذكاء الاصطناعي للعلم مضمون لتقديم صورة غير مكتملة ومتحيزة للغاية لفائدة هذه الأدوات وتقليل أضرارها المحتملة. في النهاية ، يتعلق الأمر بالحوافز الفاسدة لمختبرات الذكاء الاصطناعي للعلوم ، خاصة تلك الموجودة في شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى. إنهم يريدون عناوين براقة "الذكاء الاصطناعي يكتشف X!" حتى يتمكنوا من الحفاظ على السرد القائل بأن الذكاء الاصطناعي سيحل مشاكل البشرية ، مما يشتري لهم معاملة سياسية مواتية. نحن لا نحبس أنفاسنا حتى يتغير هذا. لكن الوعي بأن هناك خطأ خطيرا في المسار الحالي هو خطوة أولى جيدة ، وهذا هو الهدف من هذا المقال الذي كتبه @sayashk وأنا.