Почему ИИ не заменит учёных, а потребует их больше
We will need more (not fewer) scientists
Автор, учёный и создатель инструментов для ИИ-ускоренной науки, оспаривает опасения, что ИИ-коллеги вытеснят людей из научной работы. Он сравнивает науку с растущим шаром знаний: ИИ расширяет его радиус, а объём новых открытий растёт быстрее, чем машины успевают его заполнять. В отличие от большинства профессий, где спрос на труд ограничен, научный поиск безграничен. Поэтому роль учёного — выбирать направления, сомневаться в результатах и брать на себя ответственность — становится только важнее. Наука не игра с нулевой суммой, и нам нужно больше, а не меньше учёных.
По мере того как ИИ помогает нам раздвигать границы, объём для исследований и открытий будет только расти.
- Alive-in-2025
Я немного переживаю за новых учёных, которых готовят сегодня. Когда я защищал диссертацию в 90-х, мир не взрывался. Не было опасений, что какой-нибудь тупой llm (в смысле, что это не разумное существо, можете поспорить между собой, если не согласны) сможет сделать кучу открытий в твоей области, просто массово перебирая разные комбинации вещей, вычисляя следствия и проверяя на противоречия. Будет ли эта диссертация иметь значение, будет ли твоя область полностью растянута в новых направлениях всего за пару лет, так что ты не сможешь её понять? Это и захватывает, и пугает. Эти люди не могут все просто пойти на какой-нибудь дурацкий дотком (как я) и чем-то заняться. Будут ли через 3 года доценты? Будет ли пожизненная должность? Мы переживали об этом в 90-х, и это было гораздо менее тревожно, чем сегодня. Я всегда думал, что смогу выучить новую техническую область, если всё пойдёт прахом. Мой дед получил диплом инженера сельского хозяйства в 1930-х, и он считал, что всегда сможет найти что-то другое, используя этот опыт. И это было гораздо хуже, чем сегодня. Представьте, что все, кого вы знаете, потеряли свой дом, свою ферму, свою жизнь. Один дед был настолько беден, что у него не было фермы (издольщики), другой потерял свою ферму. И мы были везунчиками — они вышли из ничего и прошли через колледж!
- Otterly99
Вот мой аргумент с двух сторон насчёт ИИ в науке (от бывшего биофизика).
Положительная сторона: в науке нужно обладать множеством поперечных навыков, таких как презентация, курирование данных и анализ данных. В биологии в частности студентов никогда не учат правильно хранить данные и тем более автоматизировать анализ. Паттерн, который я видел, был всегда одинаков: данные хранятся в удобном для чтения человеком виде, но их невозможно обработать скриптом (подумайте о фрагментах столбцов в отдельных листах Excel, иногда подписи находятся сбоку от значения, а не сверху). Я тоже был в этом виноват в начале своей диссертации и мне пришлось этому научиться. С кодирующим агентом этот барьер программирования исчезает, и вы можете строить графики своих данных и даже получать советы по правильному хранению данных, так что я думаю, это огромное благо.
Вторая положительная сторона — вы можете получить понимание статей, которые немного вне вашей области, и извлечь некоторую информацию.
Отрицательная сторона: ИИ также позволяет вам выпускать больше мусора, особенно если вы работаете в области, где меньше экспериментов, поэтому станет труднее отделять хорошие статьи от плохих, потому что теперь вы можете сделать плохую статью похожей на хорошую. Честно говоря, это более глубокая проблема науки в целом с её несчастным менталитетом «публикуйся или умри», где гранты выдаются на основе количества публикаций, а не качества и влияния ваших публикаций. Это только усугубит проблему, так как теперь вы можете штамповать статьи быстрее, […]