إن اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات ونمذجة النتائج له تأثير كبير على آفاق حياة العلماء الشباب، مما يزيد بشكل ملحوظ من فرصهم في الارتقاء إلى مناصب مؤثرة في مجالاتهم، وفقًا لدراسة جديدة. لكن يبدو أن هذه الفائدة للباحثين الفرديين تأتي بتكلفة أكبر على العلم.
حلل الباحثون في جامعة شيكاغو وجامعة تسينغhua في الصين ما يقرب من 68 مليون ورقة بحثية عبر ستة مجالات علمية (لا تشمل علوم الكمبيوتر) ووجدوا أن الأوراق التي تتضمن تقنيات الذكاء الاصطناعي تم الاستشهاد بها بشكل متكرر ولكنها أيضًا كانت تركز على مجموعة أضيق من الموضوعات وكانت أكثر تكرارية. في جوهر الأمر، كلما استخدم العلماء الذكاء الاصطناعي، زادت تركيزهم على نفس مجموعة المشاكل التي يمكن الإجابة عليها مع مجموعات البيانات الكبيرة الموجودة، وأقل استكشافهم للأسئلة الأساسية التي يمكن أن تؤدي إلى مجالات دراسة جديدة تمامًا.
قال جيمس إيفانز، أحد مؤلفي الورقة البحثية المسبقة ومدير مختبر المعرفة في جامعة شيكاغو: “لقد فوجئت بالنطاق الدرامي للاكتشاف، [الذكاء الاصطناعي] يزيد بشكل دراماتيكي من قدرة الناس على البقاء والتقدم داخل النظام”. “هذا يشير إلى أن هناك حافزًا هائلًا للأفراد لتبني هذه الأنظمة ضمن أعمالهم … إنه بين الازدهار وعدم البقاء في مجال البحث التنافسي.”
بينما يؤدي هذا الحافز إلى الاعتماد المتزايد على التعلم الآلي والشبكات العصبية ونماذج التحويل، قال: “إن النظام الكامل للعلم الذي يتم بواسطة الذكاء الاصطناعي يتقلص.”
فحصت الدراسة الأوراق المنشورة من 1980 إلى 2024 في مجالات البيولوجيا والطب والكيمياء والفيزياء وعلوم المواد والجيولوجيا. وجدت أن العلماء الذين استخدموا أدوات الذكاء الاصطناعي لإجراء أبحاثهم نشروا 67% المزيد من الأوراق سنويًا، في المتوسط، وكانت أوراقهم أكثر استشهادًا بأكثر من ثلاث مرات من أولئك الذين لم يستخدموا الذكاء الاصطناعي.
ثم قام إيفانز وزملاؤه بفحص مسارات حياة 3.5 مليون عالم وتصنيفهم إلى علماء مبتدئين، أولئك الذين لم يقودوا فريق بحث، أو علماء راسخين، الذين قاموا بذلك. وجدوا أن العلماء المبتدئين الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي كانوا أكثر احتمالًا بنسبة 32% للانتقال إلى قيادة فريق بحث – وتقدموا إلى تلك المرحلة من حياتهم المهنية بشكل أسرع بكثير – مقارنة بنظرائهم الذين لم يستخدموا الذكاء الاصطناعي، الذين كانوا أكثر احتمالًا لمغادرة الأكاديمية تمامًا.
بعد ذلك، استخدم المؤلفون نماذج الذكاء الاصطناعي لتصنيف الموضوعات التي غطتها الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي مقابل الأبحاث غير المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وللنظر في كيفية استشهاد الأنواع المختلفة من الأوراق ببعضها البعض وما إذا كانت قد أثارت مجالات جديدة من الاستفسار.
وجدوا أنه عبر جميع المجالات العلمية الستة، “قلص” الباحثون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي الأرضية الموضوعية التي تغطوها بنسبة 5%، مقارنة بالباحثين الذين لم يستخدموا الذكاء الاصطناعي.
كما هيمنت “الأوراق الخارقة” على مجال الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي. حيث حصل حوالي 80% من جميع الاستشهادات ضمن تلك الفئة على الأوراق الأكثر استشهادًا من أعلى 20%، و95% من جميع الاستشهادات ذهبت إلى أعلى 50% من الأوراق الأكثر استشهادًا، مما يعني أن حوالي نصف الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي نادرًا ما تم الاستشهاد بها مرة أخرى.
وبالمثل، وجد إيفانز وزملاؤه – فنغلي شيو، يونغ لي، وكيانيي هاو – أن الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي أثارت تفاعلًا أقل بنسبة 24% من الأبحاث غير المدعومة بالذكاء الاصطناعي من حيث الأوراق التي استشهدت ببعضها البعض بالإضافة إلى الورقة الأصلية.
كتبوا: “تشير هذه النتائج المجمعة إلى أن الذكاء الاصطناعي في العلم أصبح أكثر تركيزًا حول موضوعات ساخنة محددة تتحول إلى ‘حشود وحيدة’ مع تقليل التفاعل بين الأوراق”. “هذا التركيز يؤدي إلى المزيد من الأفكار المتداخلة والابتكارات المكررة المرتبطة بانكماش في نطاق المعرفة وتنوعها عبر العلم.”
قال إيفانز، الذي تخصصه دراسة كيفية تعلم الناس وإجراء الأبحاث، إن هذا التأثير الانكماشي على البحث العلمي مشابه لما حدث عندما ظهرت الإنترنت وانتقلت المجلات الأكاديمية إلى الإنترنت. في عام 2008، نشر ورقة في مجلة Science تُظهر أنه مع انتقال الناشرين إلى الرقمية، تغيرت أنواع الدراسات التي استشهد بها الباحثون. استشهدوا بأوراق أقل، من مجموعة أصغر من المجلات، وفضلوا الأبحاث الأحدث.
بصفته مستخدمًا متحمسًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي، قال إيفانز إنه ليس ضد التكنولوجيا؛ فالإنترنت والذكاء الاصطناعي لهما فوائد واضحة للعلم. ولكن نتائج دراسته الأخيرة تشير إلى أن الهيئات الحكومية، والشركات، والمؤسسات الأكاديمية تحتاج إلى تعديل أنظمة الحوافز للعلماء من أجل تشجيع العمل الذي يركز أقل على استخدام أدوات معينة ويركز أكثر على اكتشاف مجالات جديدة للأجيال القادمة من الباحثين للبناء عليها.
قال: “هناك فقر في الخيال”. “نحتاج إلى إبطاء ذلك الاستبدال الكامل للموارد بالأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للحفاظ على بعض هذه الأساليب البديلة، الموجودة.”
