Míg a mesterséges intelligencia folyamatosan fejlődik, a szakértők továbbra is szkeptikusak azzal kapcsolatban, hogy készen áll-e társ-tudósként működni a tudományos felfedezések területén. A Google AI társ-tudós eszköze például kritikát kapott, mert homályos eredményeket produkál, amelyek gyakorlati haszna nem egyértelmű. Ezt a szkepticizmust az MIT kutatói is visszhangozzák, akik szerint az AI jelenleg nem képes érdemben segíteni a hipotézisek generálásában és a kutatás tervezésében. Sok tudós megkérdőjelezi, hogy az AI eszközök valóban a kutatók munkafolyamatbeli igényeit szolgálják-e, vagy csupán a marketinghájpot helyezik előtérbe a tudományos fejlődéshez való érdemi hozzájárulás helyett.
Az egyik fő kritika az AI korlátaival kapcsolatos az emberi intuíció utánzásában, ami a tudományos felfedezés létfontosságú eleme. Az olyan jelentős előrelépések, mint az mRNS vakcinák fejlesztése, az emberi kitartás eredményei voltak a szkepticizmussal szemben, olyan tulajdonság, amit az AI nem tud reprodukálni. Az AI nehezen boldogul a komplex változók szintetizálásával és a váratlan kísérleti eredmények kezelésével, amelyek gyakran a tudományos folyamat velejárói. Továbbá, az AI rendszerek energiafogyasztása fenntarthatósági aggályokat vet fel, kiemelve az AI tudományos kutatásba való integrálásának környezeti hatásait.
Az AI nem képes reprodukálni az emberi intuíciót és kitartást, amelyek kulcsfontosságúak voltak olyan áttörésekhez, mint az mRNS vakcinák.
Továbbá, a hipotézisek generálása a kutatás egyik leginkább intellektuálisan stimuláló feladata, egy olyan terület, ahol az AI szerepe korlátozott marad, mivel nem képes új hipotéziseket javasolni emberi input nélkül.
Az etikai aggályok és a tudományos integritással kapcsolatos kérdések tovább bonyolítják az AI társ-tudósként való integrálását. Fennáll a veszélye annak, hogy az akadémiai irodalom elárasztódik gyenge minőségű vagy félrevezető AI-generált tanulmányokkal. Ezt súlyosbítja az AI rendszerek potenciálja a tanító adataikban jelenlévő elfogultságok továbbörökítésére. Bár olyan cégek, mint a Google, bevezettek biztosítékokat az etikátlan kutatási lekérdezések megakadályozására, elismerik e rendszerek korlátait.
Az AI-generált tartalomra való túlzott támaszkodás a hagyományos szakértői értékelési folyamatok megkerüléséhez is vezethet, ami alááshatja a tudományos integritás és elszámoltathatóság régóta fennálló szabványait.
Az AI tudományos közösségre gyakorolt hatásával kapcsolatos szélesebb körű aggályok közé tartozik a szakértői értékelési rendszerek kihívása az egyre növekvő számú AI-generált beadvány feldolgozásában. Emellett az AI infrastruktúra energiafogyasztása és környezeti költségei fenntarthatósági kérdéseket vetnek fel.
Az AI-támogatott kutatásra vonatkozó egyértelmű etikai irányelvek hiánya tovább bonyolítja a helyzetet, csakúgy, mint az a félelem, hogy az AI-ra való túlzott támaszkodás elfojthatja a független kritikai gondolkodást a tudományos közösségekben. Végül, az AI potenciális visszaélése káros kutatások generálására vagy hibás módszertanok fenntartására aláhúzza az AI tudományos törekvésekbe való óvatos és megfontolt integrálásának szükségességét.
Következtetés
A szakértők egyetértenek abban, hogy bár a mesterséges intelligencia jelentős előrelépést tett az adatelemzés és mintafelismerés terén, hiányzik belőle az intuitív gondolkodás, kreativitás és etikai ítélőképesség, amely a valódi társ-tudóssá váláshoz szükséges. A jelenlegi MI-rendszerek kiválóak a hatalmas adathalmazok feldolgozásában, de küzdenek a tudományos kutatáshoz szükséges árnyalt megértéssel. Következésképpen az MI továbbra is értékes eszköz a kutatásban, kiegészítve az emberi képességeket, mégsem alkalmas arra, hogy helyettesítse az emberi tudósok által nyújtott kritikus gondolkodást és innovatív meglátásokat.
References
- https://bestofai.com/article/experts-dont-think-ai-is-ready-to-be-a-co-scientist-techcrunch
- https://www.allaboutai.com/ai-news/how-ai-is-becoming-a-co-scientist-in-groundbreaking-research/
- https://bitcoinworld.co.in/experts-doubt-ai-co-scientist/
- https://www.learningscientists.org/blog/2025/2/19
- https://scholarlykitchen.sspnet.org/2023/04/27/guest-post-artificial-intelligence-not-yet-intelligent-enough-to-be-a-trusted-research-aid/
