Sztuczna inteligencja jest szybko włączana do badań naukowych dzięki inicjatywom takim jak misja rządu USA Genesis, których celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do przyspieszenia przełomów. Jednakże pogląd, że sztuczna inteligencja może zastąpić naukowców, zasadniczo błędnie rozumie naturę postępu naukowego. Chociaż sztuczna inteligencja przoduje w przetwarzaniu danych i identyfikowaniu wzorców, jej możliwości są ograniczone ze względu na zależność od wiedzy generowanej przez człowieka i unikalnych cech ludzkich wymaganych do prawdziwych odkryć naukowych.
Ograniczenia uczenia maszynowego
Modele AI są szkolone wyłącznie na danych dostarczonych przez ludzi. Systemy takie jak AlphaFold, które przewidują strukturę białek, demonstrują zdolność AI do przyspieszania analiz, ale same w sobie nie tworzą nowej wiedzy. Modele te są narzędziami, które wzmacniają istniejące zrozumienie, a nie autonomicznymi generatorami zrozumienia naukowego. Jak zauważa filozofka Emily Sullivan, sukces sztucznej inteligencji zależy od silnego empirycznego powiązania z ustaloną wiedzą: im więcej osób już wie, tym lepiej działa model. Bez podstawowego wkładu człowieka wyniki sztucznej inteligencji pozostają bez znaczenia.
Nauka jako przedsiębiorstwo ludzkie
Nauka to nie tylko obiektywne dane; jest to działalność społeczna, twórcza i głęboko ludzka. Na przykład odkrycie struktury podwójnej helisy DNA początkowo nie miało bezpośrednich dowodów empirycznych, opierając się na rozumowaniu doświadczonych ekspertów. Potwierdzenie tej hipotezy wymagało dziesięcioleci wspólnych wysiłków i postępu technologicznego. Postęp naukowy wynika z debaty, nieporozumień i ogólnej uczciwości intelektualnej – procesu, który wykracza poza analizę czysto obliczeniową.
Naukowcy funkcjonują bardziej jak współpracujące plemię niż neutralni zbieracze danych. Nie tylko rejestrują fakty; tworzą wiedzę poprzez wykwalifikowaną praktykę, rozumowanie i społecznie skonstruowane standardy. Ten niezbędny element ludzki zapewnia, że badania naukowe pozostają oparte na wspólnych celach, doświadczeniach i aspiracjach.
Dalsze działania: sztuczna inteligencja jako narzędzie, a nie zamiennik
Sztuczna inteligencja z pewnością może przyspieszyć postęp naukowy, jeśli jest stosowana w sposób przemyślany. Dobrze rozwinięte narzędzia AI mogą optymalizować zadania mechaniczne, takie jak kompilowanie danych, projektowanie eksperymentów i zbieranie pomiarów. Jednak próby całkowitej automatyzacji nauki lub zastąpienia naukowców ryzykują zredukowaniem jej do pustej imitacji jej prawdziwej formy. Podstawowa legitymizacja nauki jako źródła wiedzy zależy od samych ludzkich cech, które ją napędzają.
Podsumowując, sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał jako akcelerator nauki, jednak jej sukces zależy od utrzymania niezastąpionej roli naukowców. Nauka to nie tylko to, co wiemy; to w jaki sposób dochodzimy do tej wiedzy, a proces ten pozostaje zasadniczo ludzki.
