Dirbtinis intelektas (DI) šiuo metu neabejotinai tapo linksniuojamu žodžiu įvairiose srityse ir patraukė tiek profesionalų, tiek paprastų vartotojų dėmesį. Stebint, kiek daug DI gali pasiūlyti įrankių mokslo srityje, kyla klausimas – ar galime pasitikėti DI įrankių teikiamais atsakymais moksliniuose tyrimuose?
Dirbtinis intelektas (DI) šiuo metu neabejotinai tapo linksniuojamu žodžiu įvairiose srityse ir patraukė tiek profesionalų, tiek paprastų vartotojų dėmesį. Nuo darbo našumo didinimo iki bendravimo su mus supančiu pasauliu pertvarkymo – DI dabar yra neatsiejama mūsų gyvenimo dalis. Tačiau neapsiribodami naujausiais įrankiais ir inovacijomis, pradedame galvoti apie tai, kaip DI nejučia keičia mūsų gyvenimo būdą, formuodamas tam tikrus mūsų sprendimus ir įpročius tiek asmeninėje, tiek profesinėje srityse. Taip pat, stebint, kiek daug DI gali pasiūlyti įrankių mokslo srityje, kyla klausimas – ar galime pasitikėti DI įrankių teikiamais atsakymais moksliniuose tyrimuose?
Asociatyvi DI sugeneruota „Pixabay“ nuotr.
„Springer Nature“ atliktas tyrimas atskleidė, kad 51 proc. mokslininkų naudoja DI įrankius dideliems duomenų rinkiniams analizuoti, o 32 proc. naudoja DI akademiniams straipsniams rašyti ar rengti. Tai rodo, kad DI vaidmuo yra svarbus tiek duomenų analizei, tiek turinio kūrimui. Tačiau, 2024 m. ES apklausa atskleidė, kad nors 38 proc. respondentų pasitiki moksliniais tyrimais ir atradimais, sukurtais naudojant DI, ketvirtadalis (25 proc.) išlieka skeptiški. Todėl vis dar matome diskusijas ir abejones dėl to, kiek turėtume pasikliauti DI formuojant mokslinių tyrimų ateitį.
Apie DI galimybes ir iššūkius akademinėje aplinkoje ir už jos ribų kalbėjomės su Dr. Eran Vigoda-Gadot, Vytauto Didžiojo universiteto (VDU) Vytauto Kavolio transdisciplininių tyrimų instituto mokslininku ir Haifos universiteto (Izraelis) profesoriumi. Neseniai Kaune viešėjęs ir apie DI įrankius socialiniuose tyrimuose seminarą surengęs mokslininkas šiame interviu dalinasi įžvalgomis, kaip DI gali paveikti mokslinių tyrimų ateitį.
Kaip manote, kaip pasikeitė mokslininko kasdienybė, atsiradus DI įrankiams? Ar pasikeitė Jūsiškė?
Iš esmės, DI keičia mokslininko vaidmenį – iš duomenų tvarkytojo jis tampa duomenų interpretatoriumi ir novatoriumi. Mano darbą taip pat paveikė daugelis transformacijų. Šiandien jau nebėra klausimo, „ar turėtume“ naudoti dirbtinį intelektą moksliniuose tyrimuose. Vietoj to daugiausia dėmesio skiriu klausimui, „kaip“ jį geriau panaudoti. Taigi, tai neabejotinai daro įtaką beveik kiekvienai mano mokslinių tyrimų daliai, taip pat daro įtaką ir mano studentams. Tai daugiau nei dar vienas žingsnis mokslo evoliucijoje. Tai neabejotinai yra revoliucija.
Ar galite pateikti konkrečių pavyzdžių, kaip DI pakeitė Jūsų tyrimo planą, metodą ar požiūrį? Ar savo tyrimuose pritaikėte kokias nors naujas DI siūlomas priemones?
Galiu pateikti du paprastus pavyzdžius, kaip naudojau DI priemones savo naujausiuose tyrimuose. Pavyzdžiui, naudojau „Open AI“ sistemą, skirtą teksto analizei ir vizualinių manipuliacijų kūrimui apklausose ir laboratoriniuose eksperimentuose. Tyrime bandėme atlikti sisteminę literatūros apžvalgą apie skaitmeninės transformacijos poveikį viešojo administravimo sričiai. Kartu su studentais naudojame PDF analizės įrankius, tokius kaip „Elicit“ arba „Litmaps“, kad išnagrinėtume esamą literatūrą ir geriau (bei greičiau) apibendrintume ankstesnes išvadas ir tyrimus, bei kad sukurtume kolektyvinių žinių ir metaanalizės ataskaitas. Kitame tyrime kūrėme vaizdines manipuliacijas, naudodami DI platformas, skirtas kalbos vertimui, balso transformacijoms ir vaizdo įrašų kūrimui, pagrįstas, pavyzdžiui, „Adobe Express“ ir „Sora“. Akivaizdu, kad yra dar dešimtys, o gal ir šimtai DI įrankių rūšių, kurias kiekvienas tyrėjas gali naudoti savo konkretiems poreikiams. Kai kurias iš jų apžvelgiau savo seminare, kuomet viešėjau Kaune, tačiau atrodo, kad jų daugėja su kiekviena diena. Revoliucija vyksta labai sparčiai.
Kaip, Jūsų nuomone, DI įrankiai pakeitė tradicines socialinių mokslų tyrimų metodikas? Ar dėl jų tyrimai tapo efektyvesni?Pagrįstesni?Aba tikslesni? Apskritai, ar DI priemonės kaip nors pakeitė socialinius mokslus?
Neabejotina, kad vykstanti DI revoliucija socialinių mokslų tyrimuose padarė naujų žinių kūrimo procesą efektyvesnį. Jis taip pat tapo racionalesnis, nes „samprotavimas“ dabar apima daugiau racionalumo aspektų ir geriau panaudoja tarpdisciplinines žinias. Tačiau ši revoliucija taip pat turi ir kitų nuopelnų nei paprastas veiksmingumas ar geresnis pagrindimas. Tai iš esmės keičia mūsų požiūrį į mokslinius tyrimus ir vertybes, kurias siekiame skatinti šiomis naujomis technologijomis. Kalbama apie intelekto iškėlimą į naują aukštą lygį. Tradicinė metodologija visada buvo grindžiama vienu tyrėju (ir jo komanda), kuris turi būti kvalifikuotai įvaldęs labai daug procedūrų, metodų ir priemonių. Taigi žvalgyba iki šiol daugiausia buvo grindžiama žmogiškuoju faktoriumi su tam tikra technologijų parama. Metams bėgant pažanga atvėrė vartus kolektyvesniems būdams atlikti tyrimus įvairiose pasaulio vietose ir turint įvairių tarpdisciplininių įgūdžių.
Skaitmeninė transformacija, visų pirma DI revoliucija, pridėjo dar vieną novatorišką elementą, kurio iki mūsų laikų nebuvo. Tai „mašinų intelektas“, kuris žmogaus intelektą iškelia į naujas sritis. Šį pokytį bandžiau aptarti savo neseniai išleistoje knygoje „Can governance be intelligent? An interdisciplinary approach and evolutionary modeling for intelligent governance in the digital age“, išleistoje 2024 m. Kembridžo universiteto leidyklos „Elements“. Socialinių mokslų metodikos šiandien yra daug sudėtingesnės, kruopštesnės, aukštesnio racionalumo lygio ir turi daugiau prasmės tiems, kurie yra protingi. Apskritai DI nėra tik dar viena mokslinių tyrimų transformacija. Tai nauja kalba – pagrindinių prielaidų ir paradigmų revoliucija.
Ar manote, kad tyrėjai yra pasirengę naudoti DI įrankius socialinių mokslų tyrimams? Ar jie skatinami naudoti šias priemones savo tyrimuose?
Mokslininkai buvo ruošiami ir mokomi priimti naujas priemones ir metodus, net jei kartais pasireiškia tam tikras pasipriešinimas pokyčiams. Toks pasipriešinimas dažniausiai grindžiamas natūralia nežinomybės baime. Daugelis nenori „kilstelėti mokslo valties“, tačiau, kaip mus moko istorija, niekas negali sustabdyti technologinės pažangos. Vis dėlto tokia pažanga negarantuoja vertybių pažangos ir visuomenės gerovės kūrimo. Dauguma dabartinių baimių dėl DI ir jo padarinių kyla iš paprasto žmogiškojo siekio sumažinti nuostolius. Kita vertus, DI leidžia maksimizuoti pelną (dažniausiai žinių). Žmonijos dar niekada nesustabdė tie, kurie siekia sumažinti riziką. Modernumas atsiranda tik tada, kai žmonės ieško pažangos ir tobulėjimo, neapsiribodami tuo, kas jau žinoma. Štai kodėl baimė dėl DI nesustabdys socialinių mokslų tyrimų. Mokslininkai yra pasirengę jį naudoti, o tie, kurie vis dar dvejoja, su laiku prisijungs. Tačiau būsime liudininkai to, kad daugės geresnių platformų, padedančių išvengti su DI susijusių pavojų, pavyzdžiui, neteisingų duomenų naudojimo, neteisingų interpretacijų ir išvadų darymo.
Ar atlikdami tyrimus turėtume aklai pasitikėti DI priemonėmis ir sukurtais klausimais bei atsakymais?
Geri tyrėjai mokomi niekada nebūti akli. Jie skatinami dirbti atviromis akimis ir kritiškai. Tai turėtų mus nukreipti net ir DI eroje. Todėl galime pasitikėti tomis sistemomis, bet kartu ir nuolat tikrinti jų tikslumą ir spąstus. Darau prielaidą, kad ateityje bus pasiūlyti specialūs DI sprendimai, kurie tikrins DI priemonių pagalba gautus rezultatus.
Kaip sprendžiate etines dilemas, kylančias naudojant DI savo tyrimuose?
Manau, kad ši etinių aspektų sritis DI grindžiamuose moksliniuose tyrimuose dar toli gražu nėra iki galo išplėtota. Kai savo tyrime naudojame DI sistemas, pirmiausia turime būti skaidrūs ir deklaruoti, kad jas naudojame, pateikdami kuo daugiau informacijos. Tai leidžia kitiems į mūsų tyrimus pažvelgti kritiškai. Mokslininkai turėtų būti mokomi, kaip žinoti apie tokias dilemas, jas atpažinti ir spręsti. Etiniai klausimai yra natūrali kiekvieno socialinių mokslų ir kitų disciplinų tyrimo dalis. Taigi galutinis žodis dėl etikos (kuri reiškia „elgtis teisingai“) lieka tik tyrėjo rankose. Tai, žinoma, iki tol, kol į mūsų gyvenimą neįžengs etiškos mašinos. Bet tai jau daugiau mokslinė fantastika, o ne mokslas...
Kaip įsivaizduojate, kaip ateityje keisis socialinių mokslų tyrimų atlikimas, mąstas, poveikis, toliau tobulėjant DI įrankiams? Ar DI priemonės vadovaus mūsų mokslo ateičiai?
DI įrankiai jau dabar lemia didžiąją dalį mūsų mokslo ateities. Tai, kad šias priemones naudoja neįtikėtinai daug mokslininkų visame pasaulyje, įspūdingu intensyvumu ir begaliniu mastu, savaime reiškia revoliuciją. Reikės iš naujo apibrėžti daugelį mūsų esamų tradicinio mokslo taisyklių, rutinos ir tradicijų. Tačiau, siekiant geresnių žinių visuomenei ir žmonėms, mašinos ir algoritmai DI pavidalu yra mūsų nauji stiprūs partneriai. Turėtume išmokti, kuo geriau pasinaudoti šia nauja draugyste ir kartu įveikti jos silpnąsias puses bei riziką.
