Sztuczna inteligencja a wzrost liczby publikacji naukowych – czy nadchodzi nowa era odkryć?

Liczba publikacji naukowych szybko rośnie w epoce sztucznej inteligencji. Według danych National Bureau of Economic Research (NBER) 12-miesięczna liczba publikacji naukowych przekroczyła 1,5 tys., a wzrost ten wyniósł 30,5 proc. w porównaniu do średniego poziomu z lat 2015–2019 oraz o 30,6 proc. względem listopada 2022 r., czyli miesiąca premiery ChatGPT.

W okresie pandemii roczna liczba publikacji była jeszcze wyższa i sięgała 1,7 tys., jednak był to czas wyjątkowy, gdy badacze masowo publikowali prace dotyczące prognoz zakażeń, skutków gospodarczych pandemii i polityki publicznej, a czas między ukończeniem badań a publikacją był maksymalnie skracany.

Wpływ sztucznej inteligencji na produktywność naukowców

Badania ekonomisty z MIT Aidana Tonera-Rodgersa obejmujące 1018 naukowców pracujących nad materiałami w laboratorium badawczo-rozwojowym dużej amerykańskiej firmy pokazują, że naukowcy wspierani przez AI odkrywali o 44 proc. więcej materiałów, składali o 39 proc. więcej wniosków patentowych oraz generowali o 17 proc. więcej innowacji produktowych.

Sztuczna inteligencja zautomatyzowała ponad połowę zadań związanych z tworzeniem pomysłów. Wzrost liczby prac naukowych, odkryć i patentów towarzyszy rozwojowi narzędzi AI.

Demis Hassabis, brytyjski informatyk i neurobiolog, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie chemii z 2024 r., wyraził opinię, że wkraczamy w nową złotą erę odkryć naukowych wspieraną przez AI. Wskazał na bliskość rozwiązania ważnych hipotez matematycznych z pomocą sztucznej inteligencji.

Różne opinie na temat jakości i znaczenia wzrostu publikacji

Lisa Messeri i Molly Crockett na łamach "Nature" ostrzegają, że w erze AI nauka może produkować więcej, rozumiejąc mniej. Zwracają uwagę, że narzędzia AI mogą zwiększyć dostępność badań i pozornie poszerzyć możliwości naukowców, jednocześnie tworząc iluzję rozumienia.

Według nich grozi to upowszechnieniem tych samych metod i sposobów myślenia, ograniczeniem różnorodności nauki oraz wzrostem liczby prac, których wyniki wyglądają przekonująco, ale są słabo rozumiane.

Aby sztuczna inteligencja wpłynęła na rozwój nauki, gospodarki, technologii i medycyny, musi zwiększyć produktywność w tworzeniu tekstów oraz wydajność na kolejnych etapach badań, takich jak generowanie wartościowych hipotez, analiz, eksperymentów, patentów i technologii.

Na razie wiadomo, że AI zwiększa produktywność tekstową – powstaje więcej manuskryptów, wniosków grantowych, recenzji, raportów i publikacji.

W pracy "Are Ideas Getting Harder to Find?" Nicholas Bloom i współautorzy pokazują, że produktywność badań spadała w ostatnich dekadach, ponieważ utrzymanie tempa postępu wymagało angażowania coraz większej liczby naukowców.

W kontekście wyposażenia każdego naukowca w zaawansowany model AI, który szybciej odnajduje wzorce w danych, możliwe jest generowanie nowych idei i innowacji w szybszym tempie.

Wzrost liczby publikacji naukowych w epoce sztucznej inteligencji jest zatem zjawiskiem złożonym, obejmującym zarówno zwiększenie produktywności, jak i dyskusje na temat jakości i znaczenia tych publikacji.

W artykule przedstawiono dane dotyczące wzrostu liczby publikacji, wpływu AI na pracę naukowców oraz różne opinie ekspertów na temat potencjalnych skutków rozwoju sztucznej inteligencji w nauce.