Umělá inteligence se rychle začleňuje do vědeckého výzkumu s iniciativami, jako je mise americké vlády Genesis zaměřená na použití umělé inteligence k urychlení průlomů. Myšlenka, že umělá inteligence může nahradit vědce, však zásadně špatně chápe povahu vědeckého pokroku. I když umělá inteligence vyniká ve zpracování dat a identifikování vzorů, její schopnosti jsou omezeny její závislostí na znalostech generovaných lidmi a jedinečnými lidskými vlastnostmi potřebnými pro skutečný vědecký objev.
Omezení strojového učení
Modely umělé inteligence jsou trénovány výhradně na datech poskytnutých lidmi. Systémy jako AlphaFold, které předpovídají proteinovou strukturu, prokazují schopnost AI urychlit analýzu, ale samy o sobě nevytvářejí nové poznatky. Tyto modely jsou spíše nástroji, které zlepšují stávající porozumění, než autonomními generátory vědeckého porozumění. Jak poznamenává filozofka Emily Sullivanová, úspěch umělé inteligence závisí na silném empirickém spojení se zavedenými znalostmi: čím více lidí již ví, tím lépe model funguje. Bez zásadního lidského vstupu zůstávají výsledky umělé inteligence bezvýznamné.
Věda jako lidský podnik
Věda nejsou jen objektivní data; je to společenská, tvůrčí a hluboce lidská činnost. Objev struktury dvoušroubovice DNA například zpočátku neměl žádný bezprostřední empirický důkaz, opíral se o úvahy zkušených odborníků. Potvrzení hypotézy trvalo desetiletí společného úsilí a technologického pokroku. Vědecký pokrok vychází z debat, neshod a obecné intelektuální poctivosti – proces, který přesahuje čistě výpočetní analýzu.
Výzkumníci fungují spíše jako kooperativní kmen než neutrální sběrači dat. Nezaznamenávají pouze fakta; vytvářejí znalosti prostřednictvím kvalifikované praxe, uvažování a sociálně konstruovaných standardů. Tento základní lidský prvek zajišťuje, že vědecký výzkum zůstává založen na společných cílech, zkušenostech a aspiracích.
Cesta vpřed: AI jako nástroj, nikoli náhrada
Umělá inteligence může rozhodně urychlit vědecký pokrok, pokud je používána promyšleně. Dobře vyvinuté nástroje AI mohou optimalizovat mechanické úlohy, jako je kompilace dat, navrhování experimentů a shromažďování měření. Pokusy o úplnou automatizaci vědy nebo nahrazení vědců však riskují, že ji zredukují na prázdnou imitaci její skutečné podoby. Základní legitimita vědy jako zdroje poznání závisí právě na lidských vlastnostech, které ji řídí.
Závěrem lze říci, že AI má obrovský potenciál jako vědecký akcelerátor, ale její úspěch závisí na udržení nepostradatelné role vědců. Věda není jen to, co víme; je to jak k tomuto poznání přicházíme a tento proces zůstává v zásadě lidský.
