მთავარი / პოდკასტი / სამეცნიერო კარიერის ჩამოყალიბების ახალი ტენდენციები

სამეცნიერო კარიერის ჩამოყალიბების ახალი ტენდენციები

როგორ შეუძლიათ ადრეული და შუა კარიერის მკვლევრებს მნიშვნელოვანი კარიერის ჩამოყალიბება ცვალებად სამყაროში?

საერთაშორისო სამეცნიერო საბჭო და მისი წევრი, ჩინეთის მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ასოციაცია (CAST), პარტნიორობით ბუნება, წამოიწყეს ახალი, ექვსნაწილიანი პოდკასტების სერია, რომელიც იკვლევს კვლევითი კარიერის ცვალებად ლანდშაფტს. სერიის განმავლობაში, კარიერის დასაწყისში და შუა პერიოდში მოღვაწე მკვლევარები ისაუბრებენ უფროს მეცნიერებთან და გაუზიარებენ ერთმანეთს გამოცდილებას ზრდის, თანამშრომლობისა და სწრაფი ცვლილებების წინაშე მდგრადობის შესახებ.

ამ მესამე ეპიზოდში, მერსე კროსასი, გამოთვლითი სოციალური მეცნიერებებისა და ჰუმანიტარული მეცნიერებების დირექტორი ბარსელონას სუპერკომპიუტერული ცენტრიდა მოჰამედ ჰოსეინი, ეთიკის ასისტენტ-პროფესორი ჩრდილოდასავლეთის უნივერსიტეტი, განიხილეთ, თუ როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი და დიგიტალიზაცია სამეცნიერო კარიერასა და კვლევის პროცესს.

საუბარი ხაზს უსვამს როგორც შესაძლებლობებს, ასევე გამოწვევებს, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ქმნის კარიერის დასაწყისში და შუა პერიოდში მოღვაწე მკვლევარებისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ახალი ტექნოლოგიები ხელს უწყობს გარღვევებს და კვლევის სრულიად ახალ გზებს ხსნის, ისინი ასევე იწვევენ შეშფოთებას წვდომის თანასწორობასთან, ავტომატიზირებულ ინსტრუმენტებზე ზედმეტ დამოკიდებულებასთან და კრიტიკული აზროვნების ეროზიასთან დაკავშირებით.

ტრანსკრიპტი

იზი კლარკი: 00:01

გამარჯობა და კეთილი იყოს თქვენი მობრძანება. მე ვარ სამეცნიერო ჟურნალისტი იზი კლარკი და ამ პოდკასტში, რომელიც წარმოდგენილია საერთაშორისო სამეცნიერო საბჭოსთან პარტნიორობით, ჩინეთის მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ასოციაციის მხარდაჭერით, ჩვენ განვიხილავთ ციფრული დახმარებისა და ხელოვნური ინტელექტის, ხელოვნური ინტელექტის, ძალას, მის მნიშვნელობას მეცნიერებაში კარიერისთვის, ასევე მის პოტენციურ საფრთხეს სამეცნიერო საწარმოებისთვის.

დღეს ჩემთან ერთად არის მერსე კროსასი, ბარსელონას სუპერკომპიუტერული ცენტრის გამოთვლითი სოციალური მეცნიერებებისა და ჰუმანიტარული მეცნიერებების დირექტორი და საერთაშორისო სამეცნიერო საბჭოს, რომელიც ცნობილია როგორც CODATA, მონაცემთა კომიტეტის პრეზიდენტი.

მერსე კროსასი: 00:42

Hello.

იზი კლარკი: 00:43

და მოჰამედ ჰოსეინი, ჩიკაგოს ჩრდილო-დასავლეთის უნივერსიტეტის ეთიკის ასისტენტ-პროფესორი და გლობალური ახალგაზრდული აკადემიის წევრი.

მოჰამედ ჰოსეინი: 00:51

Გამარჯობა, როგორ ხარ?

იზი კლარკი: 00:52

ძალიან კარგი, გმადლობთ. ვფიქრობ, დასაწყისისთვის ორივესთვის კითხვა მაქვს: რატომ არის ახლა კრიტიკული მომენტი იმის დასაფიქრებლად, თუ როგორ აყალიბებს დიგიტალიზაცია და ხელოვნური ინტელექტი სამეცნიერო კარიერას?

მოჰამედ ჰოსეინი: 01:05

ვფიქრობ, ჩვენ სულ უფრო ხშირად ვხედავთ მკვლევრების მიერ მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებებს, რაც ზოგჯერ ეროვნულ ან ადგილობრივ დონეზეც გადადის, რაც კარგია, მაგრამ სამეცნიერო კარიერის თვალსაზრისით ეს ნიშნავს, რომ ჩვენ გვჭირდება მკვლევრების ახალი უნარების მომზადება.

და ეს ყოველთვის ასე იყო. თუმცა, გარდამტეხი მომენტის გამო, მოვლენები იმდენად სწრაფად ვითარდება, რომ ძლივს ვასწრებთ მათ დაჭერას. მანქანები იმდენად ქმედითუნარიანები ხდებიან, რომ მათ შეუძლიათ მეცნიერებაში ადამიანური სამუშაო ძალის ჩანაცვლება ან ჩანაცვლება. ახლა ჩვენ ერთგვარ კრიტიკულ მომენტში ვართ, რათა განვიხილოთ დიგიტალიზაცია და გამოვიკვლიოთ, ვინ სარგებლობს ამ ტექნოლოგიებით, ვინ შეიძლება ჩამორჩეს და როგორ შეგვიძლია უზრუნველვყოთ გამჭვირვალობა და სამართლიანობა მათი გამოყენებისას.

იზი კლარკი 01:54

მერსე, რა აზრის ხარ?

მერსე კროსასი: 01:56

ერთ-ერთი პირველი ის არის, რომ ხელოვნური ინტელექტი მეცნიერებაშიც საკმაოდ დიდი ხანია გამოიყენება და ცვლილებები პროგრესულად მიმდინარეობს. მართალია, რომ ამჟამად ხელოვნური ინტელექტი ექსპონენციურად გამოიყენება, როგორც მეთოდები სამეცნიერო წარმოების დიდ ნაწილში.

ასე რომ, ლიტერატურული მიმოხილვის შესწავლიდან დაწყებული, კვლევითი საკითხის გარკვევის მცდელობით, მონაცემთა დამუშავებითა და შეგროვებით და შემდეგ თავად ანალიზით, ასევე სამეცნიერო შედეგების გამოქვეყნებით დამთავრებული, ვფიქრობ, იმ გარდამტეხ მომენტს, რომელზეც მოჰამედი საუბრობდა, გაცილებით ფართო გავლენა აქვს, ვიდრე ოდესმე.

იზი კლარკი: 02:34

აქ ბევრი რამ არის გასათვალისწინებელი. თქვენ იქ პუბლიკაცია ახსენეთ და ამაზე ცოტა ხანში ვისაუბრებთ. მაგრამ შესაძლებლობების თვალსაზრისით, რა შესაძლებლობები ხედავთ აქედან კარიერის დასაწყისში და შუა პერიოდში მყოფი მკვლევარებისთვის და როგორ ცვლის ეს ხელოვნური ინტელექტით მართულ სამეცნიერო ლანდშაფტს?

მოჰამედ ჰოსეინი: 02:55

ვფიქრობ, შესაძლებლობები ძირითადად ახალი აღმოჩენების გაკეთებასა და ისეთი რამის კეთებაშია, რაც ხუთი წლის წინ ოცნებადაც კი წარმოუდგენელი იქნებოდა. ნებისმიერ სფეროში, სადაც მოდელირებით სარგებლობა შეიძლებოდა, ახლა ბევრად უფრო სწრაფად ვვითარდებით. ეს შესაძლებლობაა, განსაკუთრებით კარიერის დასაწყისში და შუა პერიოდში მყოფი მკვლევარებისთვის, რომლებიც შესაძლოა უფრო დახელოვნებულები იყვნენ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებაში, მაგრამ ამას გარკვეული კომპრომისები ახლავს თან. ამ ახალ დინამიკაში შესაძლებლობების პოვნა მოითხოვს ახალი ტიპის ცნობისმოყვარეობას, რომელშიც ჩვენ არ ვართ გაწვრთნილები. თუმცა, ვფიქრობ, რომ უნდა ვეცადოთ, ვიპოვოთ ამოცანები კვლევით კონტექსტში, რომელთა ავტომატიზაცია შეუძლებელია და ვეცადოთ, რომ ასეთ ამოცანებში წარმატებას მივაღწიოთ.

მაგალითად, ჩემი კვლევის სფერო ეთიკის მკვლევარი ვარ. კარგად არგუმენტირებული ნაშრომის წერა უკვე ავტომატიზირებულია. თუმცა, მენტორობა, პირისპირ გაკვეთილის ჩატარება, რომელიც ასევე ინტერაქტიული და საინტერესოა, ან ინტერვიუების ჩატარება მონაცემების შესაგროვებლად და ადამიანების ცხოვრებისეული გამოცდილებიდან ახალი ინფორმაციის მისაღებად - ეს ის ამოცანებია, რომელთა ავტომატიზაცია ადვილად შეუძლებელია. და მე ვფიქრობ, რომ ამ ამოცანების ჯგუფები ჩვენს საკუთარ კვლევით კონტექსტში უნდა ვიპოვოთ და ვეცადოთ, რომ ამაში წარმატებას მივაღწიოთ.

იზი კლარკი: 04:06

და მერსე?

მერსე კროსასი: 04:07

ვერ ვხედავ დიდ რისკს, რომ მეცნიერები, კარიერის დასაწყისში მყოფი ან კარიერის შუა პერიოდში მყოფი მეცნიერები ჩანაცვლდნენ. მე ვხედავ შესაძლებლობებს ახალი კვლევითი კითხვებისთვის, რომელთა დასმაც წინა თაობების ბევრ მეცნიერს არც კი უფიქრია, არა? ასე რომ, არა, საქმე მხოლოდ იმაში არ არის, რომ ახლა ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ეს ინსტრუმენტები, არამედ იმაში, რომ ზოგიერთ სფეროზე სრულიად განსხვავებულად შეგვიძლია ვიფიქროთ. ბიომედიცინაში, კლიმატის ცვლილებაში, ფიზიკასა და ბიოლოგიაში გენეტიკისთვის, ეს შეიძლება შეიცვალოს ხელოვნური ინტელექტისა და ახალი ტიპის მონაცემების გამოყენებით.

იზი კლარკი: 04:39

ვფიქრობ, ვხედავთ, რომ არსებობს მრავალი განსხვავებული გზა, რომლითაც შეგვიძლია მივმართოთ ხელოვნურ ინტელექტს და გავუმკლავდეთ სხვადასხვა ამოცანებს და ვისაუბრეთ გადამზადებაზე. მაშ, რას ფიქრობთ, რა უნდა გაითვალისწინონ სამეცნიერო სფეროების ადრეულ და შუა კარიერის მკვლევრებმა და სად შეუძლიათ მათ მხარდაჭერის მიღება?

მერსე კროსასი: 04:57

უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე ოდესმე, ვიყოთ ძალიან ზედმიწევნითი მეცნიერებაში და გავიგოთ, რომ საბოლოო ჯამში, ვიყენებთ ხელოვნურ ინტელექტს თუ სხვა ინსტრუმენტებს, მეცნიერება არის ის, რასაც ვაკეთებთ და მეცნიერება არის დასკვნა და მეცნიერება საჯარო უნდა იყოს. მეთოდები, მონაცემები და ის, თუ როგორ ვაკეთებთ ამას, სხვების მიერ უნდა იყოს გადამოწმებული.

ეს ნიშნავს, რომ, კიდევ ერთხელ, ჩვენ არ ვიყენებთ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს მხოლოდ პასუხების მოსაწოდებლად, არამედ უფრო მეტად უნდა გავხდეთ სპეციალისტები იმაში, თუ როგორ ვადასტურებთ ამ პასუხებს. ამისათვის კი, ჩვენ მაინც უფრო მომზადებულები უნდა ვიყოთ იმ სფეროების თეორიის მიმართ, სადაც კვლევას ვატარებთ და შედეგების სიზუსტის მიმართ.

იზი კლარკი: 05:33

კი, მოჰამედ, მეც მაინტერესებს შენი აზრი ამ საკითხზე, რადგან ვიცი, რომ ამ საკითხს დიდ ყურადღებას აქცევ.

მოჰამედ ჰოსეინი: 05:38

კი, აბსოლუტურად. ასევე მინდა დავუბრუნდე მერსეს ნათქვამს. დიახ, მნიშვნელოვანია თეორიაზე ფიქრი და ამავდროულად, ბევრი ადამიანი ამტკიცებს, რომ მონაცემებზე დაფუძნებული მეცნიერების აღზევების გამო, სოციალური თეორიის დასასრულს ვხედავთ. თეორია სინამდვილეში ისეთი მნიშვნელოვანი არ არის, რადგან ადამიანებს შეუძლიათ უბრალოდ შეაგროვონ მონაცემები და ჩაატარონ მონაცემთა მოპოვება, რათა ნახონ, რა არის რელევანტური მონაცემების შეგროვებამდე ჰიპოთეზის გარეშეც კი.

და მე ვფიქრობ, რომ ეს შესანიშნავი განვითარებაა, რომელიც დიდ ფრთხილ განხილვასა და ყურადღებას მოითხოვს. ვფიქრობ, ერთ-ერთი გამოწვევა, რომლის ხაზგასმაც მინდა, არის ის ფაქტი, რომ ჩვენ გვაქვს წვდომა სხვადასხვა რესურსებზე, ადგილმდებარეობის მიხედვით. ასევე გვაქვს უთანასწორობა იმასთან დაკავშირებით, თუ რას გვთავაზობენ ინსტიტუტები. მე მაქვს პრივილეგია ვიყო აშშ-ში მდიდარ კერძო უნივერსიტეტში, რომელიც გთავაზობთ უფასო წვდომას სხვადასხვა ხელოვნური ინტელექტის მოდელებზე, მაგრამ ეს არ ეხება მილიონობით სხვა მკვლევარს.

ეს უთანასწორობა ბევრ სხვა ადამიანს არახელსაყრელ მდგომარეობაში აყენებს. ბევრ უნივერსიტეტს ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გამოყენების ზოგადი პოლიტიკაც კი არ აქვს. ასეთ უნივერსიტეტში რომ ვყოფილიყავი, ნამდვილად ვეცდებოდი უნივერსიტეტის ადმინისტრაციასთან ან ბიბლიოთეკასთან საუბარს, რათა მათთვის ხელმძღვანელობა და ტრენინგი მეთხოვა.

მერსე კროსასი: 06:54

მონაცემებზე ზედმეტად ორიენტირებული გახდომის საშიშროების გათვალისწინება. არ ვეთანხმები, რომ ეს არის ის გზა, რომლითაც უნდა წავიდეთ, არა? შედეგი თეორიულ მოდელსა და მონაცემებზე დაფუძნებულ მიდგომას შორის გადაკვეთაა. თუმცა, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ან ხელოვნური ინტელექტის ახალი ტიპის ინსტრუმენტების გამოყენების თვალსაზრისით, ვფიქრობ, რომ ევროპას სხვა ადგილებისგან საკმაოდ განსხვავებული მიდგომა აქვს.

ამჟამად მიმდინარეობს მეცნიერებაში ხელოვნური ინტელექტის ახალი სტრატეგიის შემუშავება და ხელოვნური ინტელექტისთვის მეცნიერების გამოყენება. ჩვენ ფრთხილად უნდა ვიყოთ, თუ როგორი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს ვიყენებთ, აქვთ თუ არა მათ მკაფიო განსაზღვრება, თუ რა მონაცემები იქნა გამოყენებული, ღია წყაროა თუ არა, ორიენტირებულია თუ არა სანდო ხელოვნურ ინტელექტზე და ვფიქრობ, ეს ძალიან მნიშვნელოვანია.

იზი კლარკი: 07:36

მეც მინდოდა რაღაც შემეფასებინა. ასევე ვისაუბრეთ იმაზე, თუ როგორ ვიყენებთ ხელოვნურ ინტელექტს სამუშაოსა და გამოცემებში. ასე რომ, მოჰამედ, რა უნდა გაითვალისწინონ კარიერის დასაწყისში და შუა პერიოდში მყოფმა მკვლევრებმა გამოცემებისა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებისას?

მოჰამედ ჰოსეინი: 07:54

დიახ, ვფიქრობ, ერთ-ერთი რამ, რაზეც ნამდვილად უნდა ვიზრუნოთ, არის ის, თუ რა ამოცანას ვაკისრებთ ხელოვნურ ინტელექტს? რა ამოცანას ვთხოვთ ხელოვნურ ინტელექტს? როდესაც ხელოვნური ინტელექტის ბუმი დაიწყო, ხელოვნური ინტელექტი ძირითადად კვლევის პროცესის ბოლოს გამოიყენებოდა, მაგალითად, ტექსტის რედაქტირების, წაკითხვის გაუმჯობესების და ა.შ. ეტაპზე.

მაგრამ ახლა ჩვენ ამ მნიშვნელოვან ამოცანებს ხელოვნურ ინტელექტს ვაკისრებთ და შემდეგ ჯერზე, როდესაც თქვენს შემდეგ კვლევით კითხვაზე ფიქრი მოგინდებათ, წაკითხულ სახელმძღვანელოებზე ან ახალ სტატიებზე უფრო ღრმად ფიქრის ნაცვლად, იტყვით: „აჰ, მოდით, გკითხოთ, რას ამბობს ხელოვნური ინტელექტი ამის შესახებ“. ის ძალიან დამოკიდებულების მომტანია და მკვლევრებს ვურჩევდი, რომ იცოდნენ იმ ამოცანების შესახებ, რომლებსაც დელეგირებენ და ჰკითხონ საკუთარ თავს: ღირს თუ არა ეს ამად?“

ჩემი რჩევაა, რომ არ გამოაქვეყნოთ რამე მხოლოდ იმისთვის, რომ გამოაქვეყნოთ, თუ რაიმე ნამდვილად მნიშვნელოვანი არ გაქვთ სათქმელი. დაფიქრდით, ვის ციტირებთ. თუ ლიტერატურის მოსაძებნად ხელოვნურ ინტელექტს იყენებთ, დარწმუნდით, რომ წაიკითხეთ ის შინაარსი, რომელსაც ციტირებთ, რადგან ხშირ შემთხვევაში ეს ციტატები არარელევანტურია.

იზი კლარკი: 09:03

და მე ვფიქრობ, რომ ეს კარგი შენიშვნაა. დიახ, არსებობს გზები, რომლითაც შეგვიძლია გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი, რაც შეიძლება სასარგებლო იყოს ზოგიერთ საკითხში, მაგრამ შეინარჩუნეთ ზოგიერთი ეს უნარი აქტიური და დარწმუნდით, რომ სათანადო შემოწმებას სხვა გზებითაც ახორციელებთ.

და მე ვფიქრობ, რომ ეს ალბათ სანდოობაზე დისკუსიამდე მიგვიყვანს. ასე რომ, თქვენს სფეროში და ფართო საზოგადოებისთვის, რა არის საჭირო სანდოობის შესანარჩუნებლად ამ ციფრულ ეპოქაში? მადლობა?

მერსე კროსასი: 09:30

ვფიქრობ, ეს ძალიან მარტივია. სანდოობა მაშინ გქონდა, როცა შეგიძლია ამის გადმოცემა, როცა სრულად გესმის ეს და რაზე მუშაობ და ეს არ არის გენერირებული სხვა რამით, რაც შენ არ გესმის. დავუბრუნდეთ მეცნიერებისა და ღია მეცნიერების ღირებულებებს, რომ ის იყოს მაქსიმალურად გამჭვირვალე, რომ ნებისმიერს შეეძლოს გადაამოწმოს ის, რაც გააკეთე იმის მიხედვით, თუ როგორ გამოიყენე ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, მეთოდი, გამოყენებული მონაცემები, სამუშაო პროცესები, სამართლიანი პრინციპები მოძიებადი, ხელმისაწვდომი, ურთიერთთავსებადი, ხელახლა გამოსაყენებელი მონაცემებისთვის. ასევე პროგრამული უზრუნველყოფა, რათა ის, რასაც იყენებ, იყოს გაზიარებადი, სხვებისთვის მოძიებადი და გადამოწმებადი.

იზი კლარკი: 10:06

თუმცა, არსებობს მრავალი საინტერესო გზა, რომლითაც ეს შეიძლება გახდეს ინსტრუმენტი მეცნიერებისა და დიგიტალიზაციის ტრანსფორმაციისთვის. ასე რომ, მერსე, როგორ ხედავთ სამეცნიერო კომუნიკაციის როლის ზრდას ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად?

მერსე კროსასი: 10:20

რაც შეეხება სამეცნიერო კომუნიკაციას, საზოგადოებისთვის ამ მიმართულებით ჯერ კიდევ ბევრი სამუშაოა საჭირო. უკვე არსებობს მოლოდინი, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეძლებს მნიშვნელოვანი როლი შეასრულოს სამეცნიერო ნაშრომების შეჯამებასა და ფართო აუდიტორიისთვის მის ხელმისაწვდომობის გაზრდაში. ამიტომ, ვფიქრობ, ეს საინტერესო იქნება.

იზი კლარკი: 10:41

და ბოლოს, რა გაძლევთ ორივეს იმედს მეცნიერების მომავლის შესახებ ამ ციფრულ სამყაროში? მოჰამედი?

მოჰამედ ჰოსეინი: 10:47

ვფიქრობ, იმედს მაძლევს მკვლევართა ახალი თაობა, რომლებიც ხმამაღლა საუბრობენ. ჩვენ ვხედავთ ახალ თაობას, რომელიც ბედავს თქვას ის, რასაც ფიქრობს და მზადაა გადაიხადოს ამისთვის ფასი. მე აშშ-ში ვარ და ვხედავ ყველანაირ მსხვილ კომპანიას და იმას, თუ როგორ შეუძლიათ მათ გავლენა მოახდინონ კვლევით სივრცეზე, უნივერსიტეტებსა და ყველაფერზე. ამიტომ, ჩემთვის ძალიან მნიშვნელოვანია ამის დანახვა.

იზი კლარკი: 11:12

და მერსე?

მერსე კროსასი: 11:15

ასე რომ, მე ვფიქრობ, რომ ჩვენ გვაქვს მეტი ინსტრუმენტი იმის გასაგებად, თუ როგორ ვმუშაობთ, როგორ ვთანამშრომლობთ, რა ახალი კითხვები შეგვიძლია დავსვათ მეცნიერებაში. და მე ვფიქრობ, რომ ეს გვაძლევს იმედს უკეთესი მეცნიერების, თუ არ დავკარგავთ იმას, რაც მეცნიერებაა და არ დავკარგავთ ღია მეცნიერების ამ ღირებულებებს, ასევე არ გამოვიყენებთ ხელოვნური ინტელექტის ამ ახალი ტიპის მეთოდებს.

იზი კლარკი: 11:34

ორივეს დიდი მადლობა ჩემთან შემოერთებისთვის.

თუ თქვენ კარიერის დასაწყისში ან შუა პერიოდში მოღვაწე მკვლევარი ხართ და გსურთ, მონაწილეობა მიიღოთ ხელოვნური ინტელექტის მომავალზე საუბარში, შემოგვიერთდით ახალბედა მეცნიერებისთვის განკუთვნილ საერთაშორისო სამეცნიერო საბჭოს ფორუმში.

შესვლა: council.science/forum გაიგოთ მეტი.

მე იზი კლარკი ვარ და შემდეგ ჯერზე ვისაუბრებთ იმაზე, თუ როგორ შეუძლიათ კარიერის დასაწყისში და შუა პერიოდში მოღვაწე მკვლევრებს ჩვენი ოკეანის დაცვაში დახმარება და ტრანსდისციპლინური მიდგომის ძალაზე ამის გასაკეთებლად. მანამდე კი.