Chúng tôi là những người sử dụng AI nhiệt tình trong quy trình khoa học của mình. Hàng ngày, mọi thứ đều cảm thấy rất thú vị. Nhưng tác động của AI đối với khoa học như một thể chế, thay vì các nhà khoa học cá nhân, là một câu hỏi khác đòi hỏi một loại phân tích khác. Việc viết bài luận này yêu cầu chúng tôi phải đấu tranh với những trực giác của chính mình trong nhiều trường hợp. Nếu bạn là một nhà khoa học cũng hào hứng với việc sử dụng những công cụ này, chúng tôi khuyên bạn nên ghi nhớ sự khác biệt này. Liệu AI có thể làm chậm lại khoa học không? Đối mặt với nghịch lý sản xuất-tiến bộ Thật bi thảm là có nhiều công cụ AI cho khoa học có thể tạo ra sự khác biệt thực sự, chẳng hạn như AI để phát hiện các lỗi tiềm ẩn trong mã khoa học. Nhưng các phòng thí nghiệm lại tập trung vào những thứ khác như xem xét tài liệu / "nghiên cứu sâu". Đây không phải là một nút thắt thực sự, vì vậy không quan trọng bạn làm cho nó nhanh hơn bao nhiêu. Trong khi đó, những rủi ro của việc làm ngắn mạch sự hiểu biết của con người là rất lớn. Các đánh giá là một phần của vấn đề. Có ba loại câu hỏi mà người ta có thể đặt ra về một công cụ xem xét tài liệu: Nó có tiết kiệm thời gian cho nhà nghiên cứu và tạo ra kết quả có chất lượng tương đương với các công cụ hiện có không? Việc sử dụng công cụ này ảnh hưởng đến sự hiểu biết của nhà nghiên cứu về tài liệu như thế nào so với tìm kiếm truyền thống? Những tác động tập thể lên cộng đồng sẽ ra sao nếu công cụ này được áp dụng rộng rãi? Ví dụ, liệu mọi người có kết thúc việc trích dẫn cùng một vài tài liệu không? Hiện tại, chỉ có câu hỏi đầu tiên được coi là một phần của những gì đánh giá có nghĩa. Hai câu hỏi sau nằm ngoài phạm vi, và thậm chí không có phương pháp hoặc chỉ số nào được thiết lập cho việc đo lường như vậy. Điều đó có nghĩa là việc đánh giá AI cho khoa học chắc chắn sẽ cung cấp một bức tranh rất không đầy đủ và thiên lệch về tính hữu ích của những công cụ này và giảm thiểu những tác hại tiềm tàng của chúng. Cuối cùng, mọi thứ đều quay về những động lực rối rắm của các phòng thí nghiệm AI cho khoa học, đặc biệt là những phòng thí nghiệm trong các công ty AI lớn. Họ muốn những tiêu đề “AI phát hiện X!” nổi bật để duy trì câu chuyện rằng AI sẽ giải quyết các vấn đề của nhân loại, điều này mang lại cho họ sự đối xử chính sách thuận lợi. Chúng tôi không hy vọng điều này sẽ thay đổi. Nhưng việc nhận thức rằng có điều gì đó thực sự sai với quỹ đạo hiện tại là một bước đầu tiên tốt, và đó là mục tiêu của bài luận này của @sayashk và tôi.