AI w nauce: asystent badacza czy zagrożenie dla jakości badań?

Generatywna sztuczna inteligencja coraz mocniej zmienia sposób prowadzenia badań naukowych. Naukowcy wykorzystują AI do analizowania danych, tworzenia publikacji i organizacji pracy badawczej, ale jednocześnie wyraźnie wskazują granice, których technologia nie powinna przekraczać. Wyniki międzynarodowego badania AIResearchers pokazują, że środowisko akademickie widzi w AI przede wszystkim narzędzie wspierające pracę człowieka, a nie zastępujące odpowiedzialność, etykę i naukową wiarygodność.

AI coraz mocniej wchodzi do świata nauki

Generatywna sztuczna inteligencja stopniowo staje się codziennym narzędziem pracy badaczy i wykładowców akademickich. Z międzynarodowego badania AIResearchers realizowanego przez Ośrodek Przetwarzania Informacji – Państwowy Instytut Badawczy wspólnie z partnerami z Polski, Hiszpanii i Portugalii wynika, że naukowcy coraz częściej wykorzystują AI do przygotowywania publikacji, analizowania danych czy tworzenia materiałów dydaktycznych.

Badacze podkreślają, że największą wartością AI jest automatyzacja czasochłonnych i powtarzalnych procesów. Narzędzia generatywne pomagają tworzyć streszczenia, raporty, prezentacje czy przeglądy literatury. Coraz częściej wspierają również analizę dużych zbiorów danych i organizację pracy badawczej.

AI pomaga wyrównywać szanse

Wyniki badania pokazują również, że sztuczna inteligencja może zmniejszać bariery w międzynarodowym obiegu naukowym. Dotyczy to szczególnie osób, dla których język angielski nie jest językiem ojczystym.

Narzędzia AI pomagają poprawiać jakość językową publikacji oraz dostosowywać teksty do standardów międzynarodowych czasopism naukowych. Dzięki temu naukowcy mogą łatwiej konkurować na globalnym rynku badań i publikacji.

Technologia nie może przejąć odpowiedzialności

Mimo rosnącej popularności AI środowisko akademickie zachowuje dużą ostrożność wobec dynamicznego rozwoju tej technologii. Największe obawy budzą tzw. halucynacje modeli językowych, czyli generowanie pozornie wiarygodnych, ale nieprawdziwych informacji.

W świecie nauki, którego fundamentem pozostają rzetelność i możliwość weryfikacji danych, takie błędy mogą prowadzić do poważnych konsekwencji.

Badacze wyraźnie podkreślają również, że AI nie powinna przejmować zadań związanych z ocenianiem studentów, mentoringiem, rozstrzyganiem konfliktów czy podejmowaniem decyzji dotyczących etyki badań, prywatności i własności intelektualnej.

– Naukowcy nie negują wykorzystywania AI w swojej pracy. Mówią raczej, że AI może wykonywać proces, ale nie może przejąć sensu. Technologia może wspierać analizę danych czy organizację pracy, ale odpowiedzialność za interpretację wyników i konsekwencje decyzji musi pozostać po stronie człowieka – podkreśla dr Grzegorz Banerski z Ośrodek Przetwarzania Informacji – Państwowy Instytut Badawczy.

Presja efektywności zmienia uczelnie

Autorzy badania zwracają uwagę, że rozwój generatywnej AI wpisuje się w rosnącą presję produktywności w szkolnictwie wyższym. Naukowcy muszą publikować szybciej, skuteczniej zdobywać granty oraz sprawniej analizować dane.

W takich warunkach korzystanie z AI może wkrótce stać się standardem pracy badawczej. Jednocześnie pojawia się ryzyko nowych nierówności pomiędzy uczelniami i zespołami badawczymi.

– Przewagę mogą zdobyć zespoły mające dostęp do najbardziej zaawansowanych, płatnych modeli AI i instytucjonalnych subskrypcji – mówi dr hab. Tomasz Bartosz Kalinowski, profesor Uniwersytet Łódzki i lider projektu AIResearchers.

Naukowiec przyszłości będzie pracował z AI

Zdaniem autorów projektu rozwój generatywnej sztucznej inteligencji nie oznacza końca pracy naukowca, ale wymusza redefinicję jego roli.

Kluczowe staje się dziś pytanie nie o to, czy badacze będą korzystać z AI, ale o to, jaki pozostanie unikalny wkład człowieka w proces tworzenia wiedzy.

Projekt AIResearchers koncentruje się na odpowiedzialnym i etycznym wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w środowisku naukowym i badawczym. W ramach projektu przygotowywane są praktyczne szkolenia dla opiekunów akademickich i początkujących badaczy związanych z europejskimi uczelniami. Ich celem jest rozwijanie kompetencji pozwalających wykorzystywać AI zgodnie z europejskimi standardami dotyczącymi godnej zaufania sztucznej inteligencji i odpowiedzialnego prowadzenia badań naukowych.

KaMa