ავტორი:
ჰკითხეთ თითქმის ნებისმიერ სამეცნიერო პოლიტიკის შემმუშავებელს ან კვლევის დამფინანსებელს, რას ფიქრობენ ხელოვნურ ინტელექტზე და ნაცნობ პასუხს მიიღებთ. ხელოვნური ინტელექტი ცვლის მეცნიერების მუშაობის წესს. ის აჩქარებს ლიტერატურის მიმოხილვებს, ამუშავებს მონაცემთა ნაკრებებს აქამდე წარმოუდგენელი მასშტაბით, ეხმარება ხელნაწერების წერასა და განხილვაში. ეს არის პროდუქტიულობის შესანიშნავი ინსტრუმენტი და სულ უფრო აუცილებელი.
ეს არასწორი არ არის. თუმცა, შესაძლოა, არასრული იყოს.
ხელოვნური ინტელექტით, როგორც მეცნიერების ინსტრუმენტით (რასაც შეიძლება ვუწოდოთ მეცნიერებაში ხელოვნური ინტელექტის „ვიწრო ხედვა“) შეუმჩნევლად აჭარბებს უფრო ფუნდამენტურ კითხვების ერთობლიობას. კითხვები, რომლებსაც ორგანიზაციებისა და ინსტიტუტების საზოგადოება, რომლებიც პასუხისმგებელნი არიან მეცნიერების გლობალურ მართვაზე, დაფინანსებასა და კოორდინაციაზე (რასაც მე ორგანიზებულ მეცნიერებას დავარქმევ) ძლივს სვამენ.
მეცნიერებაში ხელოვნური ინტელექტის შესახებ დომინანტური საუბარი არსებითად აჩქარებაზეა. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მეტის გაკეთება და უფრო სწრაფად. მას შეუძლია მონაცემებში ისეთი ნიმუშების პოვნა, რომლებიც ადამიანებს გამორჩებოდათ. მას შეუძლია ისეთი ნიმუშების შექმნა, თარგმნა და შეჯამება. ეს ნამდვილი სარგებელია და სამეცნიერო საზოგადოება სამართლიანია, რომ მათ ყურადღებას აქცევს.
თუმცა, ეს ჩარჩო ირიბად განიხილავს ხელოვნურ ინტელექტს, როგორც ისეთ რამეს, რასაც მეცნიერები გამოყენება, დახვეწილი ინსტრუმენტი, რომელიც მიკროსკოპსა და სეკვენსერს არ ჰგავს, მხოლოდ უფრო მრავალმხრივია. ხოლო როდესაც ინსტრუმენტი ჩარჩოა, გარკვეული კითხვების დასმა უფრო რთული ხდება.
რა ხდება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ კვლევის პროცესს ეხმარება, არამედ ატარებს ეს? რა ხდება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ ამუშავებს მონაცემებს, არამედ აყალიბებს ჰიპოთეზებს, აწყობს ექსპერიმენტებს და მეტ-ნაკლებად ავტონომიურად განმარტავს შედეგებს? ეს არ არის შორეული სამეცნიერო ფანტასტიკის სცენარი. არსებობს უკვე გამოქვეყნებული მაგალითები ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, რომლებიც მინიმალური ადამიანური ჩარევის გამოყენებით წარმოქმნიან ახალ სამეცნიერო ჰიპოთეზებს, ხოლო მსოფლიოს წამყვანი ხელოვნური ინტელექტის დეველოპერები სრულად ავტონომიურ ხელოვნური ინტელექტის კვლევას წლების და არა ათწლეულების საქმედ აღწერენ.
იმისათვის, რომ ნათლად დავფიქრდეთ, რა დევს სასწორზე, ორი ფართო სცენარის გარჩევა გვეხმარება.
პირველში – ადამიანის მიერ წარმართული მეცნიერება – ხელოვნური ინტელექტი კვლევის პროცესის ყველა ეტაპზეა ჩართული, თუმცა ადამიანი მეცნიერები ლიდერობენ. ადამიანები კვლავ წყვეტენ, თუ რა გამოიძიონ. ისინი კვლავ ადგენენ კვლევის დღის წესრიგს, აყალიბებენ კითხვებს და განსაზღვრავენ, თუ სად იქნება მიმართული კვლევა. მაშინაც კი, თუ ფაქტობრივი კვლევის უმეტეს ნაწილს ხელოვნური ინტელექტი ატარებს, საჭესთან ადამიანის ხელი დგას და წყვეტს, თუ სად იმუშაოს. დღესაც დაახლოებით ამ ეტაპზე ვართ, თუმცა ხელოვნური ინტელექტის ჩართულობის დონე სწრაფად იზრდება.
მეორეში – ხელოვნური ინტელექტით მართული მეცნიერება – ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ ატარებს კვლევას, არამედ წყვეტს, თუ რა უნდა გამოიკვლიოს. კვლევის დღის წესრიგს თავად ადამიანები აღარ ადგენენ. ხელოვნური ინტელექტის სისტემები სულ უფრო მეტად აყალიბებენ, თუ რომელი კითხვები დაისმება, რომელი ჰიპოთეზები გენერირდება და რომელი ექსპერიმენტები ენიჭება პრიორიტეტს, რაც შესრულების მიღმა დღის წესრიგის დადგენაზე გადადის. სამომავლო მიღწევებმა, როგორიცაა ფიზიკური ხელოვნური ინტელექტისა და რობოტული ლაბორატორიული სისტემების ჩართვა, შეიძლება კიდევ უფრო გააღრმავოს ეს ცვლილება, რაც მოდელებს საშუალებას მისცემს უშუალოდ მიიღონ მონაწილეობა ექსპერიმენტებში და არა მხოლოდ ანალიზში. როგორი იქნება ეს პრაქტიკაში, ჯერ კიდევ ნამდვილად გაურკვეველია. თუმცა, უკვე ითქვა, რომ ხელოვნური ინტელექტით მართული მეცნიერება შესაძლოა ძალიან განსხვავდებოდეს იმ ყველაფრისგან, რასაც ჩვენ ვცნობთ, რამაც შესაძლოა შეცვალოს არა მხოლოდ მეცნიერების ტემპი, არამედ მისი ძირითადი ლოგიკა: ადამიანის ცნობისმოყვარეობის, ვარაუდებისა და ექსპერიმენტული დიზაინის ციკლი, რომელიც საუკუნეების განმავლობაში განსაზღვრავდა ცოდნის წარმოებას.
ამ ორ სცენარს შორის არსებული ხარვეზი საინტერესო კითხვების სათავეა.
როდესაც ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს შეუძლიათ კვლევის ავტონომიურად ჩატარება, ჩნდება ფუნდამენტური კითხვების სერია, რომლებიც ეთიკის სახელმძღვანელო პრინციპებს ან გამჟღავნების პოლიტიკას სცილდება. მათ შორისაა:
შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს ნამდვილად ახალი ცოდნის გენერირება? თანამედროვე მოდელების უმეტესობა ადამიანური ცოდნის უზარმაზარ რაოდენობაზეა დაფუძნებული. შეუძლიათ თუ არა მათ სამყაროს ბუნების შესახებ ჭეშმარიტად ახალი ხედვების მოტანა, თუ ისინი საბოლოო ჯამში უკვე ცნობილის რეკომბინაციის დახვეწილი სისტემებია?
რა ხდება ინსტიტუციონალიზებულ მეცნიერებასთან? თუ კვლევა ხელოვნური ინტელექტის მიერ ნახევრად ავტონომიურად შეიძლება ჩატარდეს, ნიშნავს ეს იმას, რომ ნებისმიერს შეუძლია ეფექტურად „იყოს“ მეცნიერი? დარჩება თუ არა უნივერსიტეტი და კვლევითი ინსტიტუტი, როგორც ჩვენ ვიცით, ცოდნის წარმოების მთავარ ადგილად? და თუ ასეა, გადადის თუ არა მეცნიერის როლი სულ უფრო მეტად დადასტურებისკენ, როგორიცაა ფაქტების შემოწმება, რეპლიკაცია და ხელოვნური ინტელექტის მიერ წარმოებული შედეგების ვალიდაცია, და არა აღმოჩენებისკენ?
როგორ დავამყაროთ ნდობა ხელოვნური ინტელექტის მიერ წარმოებული ცოდნის მიმართ? სამეცნიერო საზოგადოებამ საუკუნეების განმავლობაში შეიმუშავა ცოდნის ვალიდაციის ნორმებისა და მექანიზმების ერთობლიობა - რეცენზირება, რეპლიკაცია, ღია მონაცემები და ა.შ. ეს ნორმები შექმნილია ადამიანის მიერ შექმნილი მეცნიერებისთვის. შესაძლოა, ისინი ზუსტად არ შეესაბამებოდეს ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილ მეცნიერებას.
ხომ არ აძლიერებს ღია მეცნიერება კერძო სექტორის მეცნიერებას უნებლიეთ? ღია წვდომისა და ღია მონაცემებისკენ გადასვლა ფართოდ დადებით მოვლენად ითვლება. თუმცა, საზოგადოებრივ დომენში სამეცნიერო ცოდნის მზარდი ხელმისაწვდომობა ასევე ნიშნავს, რომ კომერციული ტექნოლოგიური კომპანიების მიერ მისი თავისუფლად შეგროვება შესაძლებელია ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მომზადებისა და გაუმჯობესების მიზნით. ეს ქმნის პოტენციურ დაძაბულობას მეცნიერების, როგორც გლობალური საზოგადოებრივი სიკეთის იდეალსა და ახალი ცოდნის გენერირების სისტემის რისკს შორის, რომელიც სულ უფრო და უფრო ნაკლებად იქნება ანგარიშვალდებული გლობალური სამეცნიერო საზოგადოების წინაშე.
არასასიამოვნო რეალობა ისაა, რომ მეცნიერების მმართველობაზე პასუხისმგებელი ორგანიზაციები და ინსტიტუტები, როგორც ჩანს, დიდწილად არ არიან ჩართულნი ამ საუბარში. მრავალმხრივი სისტემა, გასაგები მიზეზების გამო, ხელოვნური ინტელექტის ეთიკასა და მმართველობაზეა ორიენტირებული. ცალკეული კვლევის დამფინანსებლები და უნივერსიტეტები ორიენტირებულნი არიან ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების პასუხისმგებლიანი გამოყენების მიზნით თავიანთი პოლიტიკის განახლებაზე. ეს არის აუცილებელი რეაგირება დაუყოვნებლივ ზეწოლაზე.
თუმცა, ინსტიტუციურ დონეზე ძირითადად უპასუხოდ რჩება უფრო დიდი კითხვები მეცნიერების მომავალი ბუნების, ადამიანი მკვლევარების მომავალი როლის, ცოდნის წარმოების, როგორც საზოგადოებრივი სიკეთის შესახებ. Science Systems Futures პროექტი საერთაშორისო სამეცნიერო საბჭოს მიერ ორგანიზებული ერთ-ერთი ასეთი პროექტია, რომელიც ცდილობს ზოგიერთი მათგანის შესწავლას და იკვლევს, თუ როგორ ცვლის ახალი ტექნოლოგიები სამეცნიერო სისტემებს გლობალურ სამხრეთში. თუმცა, ასეთი საუბრები ძალიან იშვიათია.
ამასობაში, ხელოვნური ინტელექტი სწრაფად გამოიყენება ადგილზე მკვლევარების მიერ, ხშირად ნებისმიერ ინსტიტუციურ მითითებაზე გაცილებით ადრე. ეს რეალურ შეუსაბამობას ავლენს: ორგანიზებული მეცნიერების ხელმძღვანელი ჯერ კიდევ ერკვევა, თუ რა არის ხელოვნური ინტელექტი და როგორ შეიძლება მან შეცვალოს ყველაფერი, მაშინ როცა ხელები უკვე ღრმად არის ტრანსფორმაციის პროცესში.
მარტივად რომ ვთქვათ, საჭესთან გვძინავს?
აქ არგუმენტი არ არის ის, რომ ჩვენ შეგვიძლია ან უნდა შევანელოთ ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა მეცნიერებაში. ეს არც სასოწარკვეთილების მოწოდებაა. ეს მოწოდებაა ორგანიზებული მეცნიერებისადმი, რომ ყურადღება გადაიტანონ უშუალოდ და უფრო გრძელვადიან პერსპექტივაზე გაამახვილონ - დასვან არა მხოლოდ კითხვა: „როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი პასუხისმგებლობით დღეს?“, არამედ: „როგორი სამეცნიერო სისტემა გვინდა ათ ან ოცი წლის შემდეგ და რა იქნება საჭირო ამის მისაღწევად?“.
ეს ნიშნავს სივრცის შექმნას განსხვავებული ტიპის საუბრისთვის, ისეთი საუბრისთვის, რომელიც გააერთიანებს ექსპერტებს, რომლებიც მკაცრად მსჯელობენ გაურკვევლობაზე, ცოდნის წარმოების გრძელვადიან პერსპექტივასა და არსებული ჩარჩოების შეზღუდვებზე. ეს საუბრები ნაკლებად იქნება ორიენტირებული დღეს არსებული ხელოვნური ინტელექტის მიმართ მმართველობის რეაგირებაზე, არამედ უფრო მეტად იქნება ორიენტირებული შესაძლო მომავლის დიაპაზონზე და იმაზე, თუ რას ნიშნავს მათთვის მზად ყოფნა.
ეს ასევე ნიშნავს იმის უზრუნველყოფას, რომ სამეცნიერო საზოგადოებას, მათ შორის მკვლევარებსა და პოლიტიკის შემქმნელებს, ჰქონდეთ კონცეპტუალური ინსტრუმენტები, რათა ჩაერთონ ამ საკითხებში ინფორმირებული მონაწილეების და არა ცვლილებების სუბიექტების სახით. ეს მოიცავს ჩარჩოებს ხელოვნური ინტელექტის სააგენტოზე ფიქრის, მანქანური რესურსების მიერ გენერირებული ცოდნის ეპისტემოლოგიისა და კვლევის დღის წესრიგის კონტროლის გრძელვადიანი შედეგების შესახებ.
ამ მხრივ წინსვლის შესაძლებლობა სულ უფრო მცირდება. ორგანიზებულ მეცნიერებას აქვს შესაძლებლობა და, შესაძლოა, პასუხისმგებლობაც, ჩამოაყალიბოს, თუ როგორ გარდაქმნის ხელოვნური ინტელექტი ცოდნის წარმოებას და არა უბრალოდ სხვების მიერ განპირობებულ ცვლილებებს.
ეს სწორი კითხვების დასმით იწყება. ჩვენ მათ ჯერ არ ვსვამთ.
ფოტო იგორ ომილაევი on Unsplash
დამატებითი ინფორმაცია მეცნიერების სისტემების მომავლის შესახებ
დამატებითი ინფორმაცია მონაცემებისა და ხელოვნური ინტელექტის გავლენის შესახებ სამეცნიერო წარმოებაზე
დამატებითი ინფორმაცია წყნარი ოკეანის მეცნიერებათა აკადემიის მიერ ხელოვნური ინტელექტით მომუშავე პირველი კვლევითი პლატფორმისა და რეგიონული კვლევისა და განვითარების შეფასების ანგარიშის შესახებ
დამატებითი ინფორმაცია სამეცნიერო კარიერის ჩამოყალიბების ახალი ტენდენციების შესახებ
