Japāņu jaunuzņēmums Sakana, kas nodarbojas ar mākslīgā intelekta izstrādi, paziņoja par pirmā AI ģenerētā zinātniskā raksta recenzēšanu.
Tomēr, uzņēmuma pārstāvju paziņojumu jāizvērtē ar vairākiem ierobežojumiem. Šobrīd daudzi pētnieki uzskata, ka mākslīgais intelekts nav gatavs strādāt līdzvērtīgi ar zinātniekiem pētījumu materiālu izveidē. Citi uzskata, ka AI ir atbilstošs potenciāls, taču šī aktivitātes joma mākslīgā intelekta ziņā atrodas sākuma līmenī.
Startupa Sakana izstrādātāji pieskaita sevi otrajam veidam. Uzņēmumā paziņoja, ka viņi izmantoja AI modeli The AI Scientist-v2, lai izveidotu zinātnisko materiālu, ko pēc tam prezentēja ICLR seminārā prestižas mākslīgā intelekta konferences ietvaros.
Sakana pārstāvji apgalvo, ka semināra organizatori un ICLR konferences vadība piekrita strādāt ar viņiem, lai veiktu eksperimentu par dubultblindās atsauksmes veidā manuskriptiem, kas radīti ar AI palīdzību.
Uzņēmums apliecina, ka sadarbojās ar Britu Kolumbijas Universitātes un Oksfordas pētniekiem, lai iesniegtu trīs AI ģenerētus dokumentus minētajā seminārā recenzēšanai. AI Scientist-v2 modelis pilnībā ģenerēja visas trīs zinātniskās publikācijas, iekļaujot zinātniskās hipotēzes, eksperimentus, eksperimentālo kodu, datu analīzi, vizuālo attēlošanu, tekstu un virsrakstus.
«Mēs ģenerējām pētnieciskās idejas, sniedzot AI anotāciju un semināra aprakstu Tas nodrošināja, ka ģenerētie raksti atbilstēja tēmai un bija piemēroti prezentēšanai,» norādīja zinātnieks un Sakana dibinātājs Roberts Lange.
Viens no šiem trim zinātniskajiem materiāliem, respektīvi, raksts ar kritisku pieeju AI modeļiem, tika pieņemts apspriešanai seminārā. Sakana paziņoja, ka nekavējoties atsauca materiālu pirms tā publicēšanas, lai saglabātu pārskatāmību un respektētu ICLR konvencijas.
«Apstiprinātais raksts piedāvā vienlaikus jaunu daudzsološu neuraloku mācību metodi un parāda, ka joprojām pastāv empīriskas problēmas. Tas piedāvā interesantu perspektīvu turpmākiem zinātniskajiem pētījumiem,» uzsvēra Roberts Lange.
Tomēr šajā stāstā, kas sākotnēji šķiet ļoti daudzsološs, ir daudz svarīgu nianses. Sakana atzina, ka AI Scientist-v2 modelis laiku pa laikam pieļāva kļūdas, atsaucoties uz citiem saistītiem zinātniskiem materiāliem. Piemēram, tā kļūdaini piesaistīja analizēto metodi materiālam no 2016. gada, nevis no oriģinālā zinātniskā raksta no 1997. gada.
AI Scientist-v2 ģenerētais materiāls neaizgāja tik rūpīgu pārbaudi kā daži citi recenzētie pētījumi. Tā kā uzņēmums atsauca rakstu pēc sākotnējās recenzijas, tam netika veikta papildu «meta-recenzēšana», kurā teorētiski semināra organizatori to varēja noraidīt.
Vienlaikus semināru apstiprināšanas procents parasti ir augstāks nekā galvenā pasākuma ietvaros, kā min uzņēmuma pārstāvji Sakana. Uzņēmums atzina, ka neviens no AI ģenerētajiem zinātniskajiem rakstiem neizturēja iekšējo recenziju publicēšanai galvenā konferences pasākuma ietvaros.
«Sakana darbinieki izvēlējās rakstus no dažiem ģenerētajiem, tas ir, viņi vadījās pēc cilvēka sprieduma, izvēloties rezultātus, kas, viņuprāt, varētu iekļūt. Es domāju, ka tas parāda, ka cilvēks un AI var būt efektīvi kopā, nevis to, ka AI pats var izveidot zinātniskus darbus,» norādīja Alberta Universitātes mākslīgā intelekta pētnieks un docents Metjū Gūdziels.
Mākslīgā intelekta tehniskie trūkumi, piemēram, tendence fantazēt, liek daudziem zinātniekiem atturēties no šī rīka apstiprināšanas nopietnai zinātniskai darbībai.
Sakana nepieprasa, ka viņu AI modelis spēj radīt jaunus vai principiāli jaunus zinātniskos darbus. Tā vietā eksperimenta mērķis bija izpētīt AI autoru pētījumu kvalitāti un uzsvērt neatliekamu nepieciešamību izstrādāt normas, kas attiecas uz mākslīgā intelekta radītām zinātniskām publikācijām.
Avots: TechCrunch
Komentāri (0)
Šobrīd nav neviena komentāra