По словам ученого, проблема увеличения количества научных публикаций появилась еще до развития генеративных нейросетей. Современная система научных коммуникаций постепенно пришла к тому, что исследовательские работы стали значительно больше по объему, хотя ключевая идея часто занимает лишь небольшую часть материала.
Как отметил Оселедец, изначальная задача научной публикации заключается в передаче новой идеи, однако со временем структура статей стала сложнее из-за большого количества дополнительных требований.
Если мы возьмем, например, статью Прохорова по лазерам, за которую дали Нобелевскую премию, она занимает одну страницу. Сейчас бы такую статью не приняли: без введения, ссылки на литературу, куча-куча текста.
По словам ученого, значительная часть современной научной публикации связана с объяснением, подтверждением и оформлением результата. Это необходимо для проверки исследований, однако одновременно увеличивает объем работы, который не всегда связан непосредственно с созданием новых идей.
По мнению специалиста, развитие ИИ может стать не угрозой для научной работы, а способом изменить распределение времени исследователей. Алгоритмы способны взять на себя часть процессов, которые требуют большого объема технической работы, оставив человеку задачи, связанные с поиском новых решений.
Мне кажется, как раз то, что мы показали: мы можем этот нарост в виде рутинной работы, на которую уходят 90%, убрать и фокусироваться на идее, оценке качества и оригинальности поиска этих неявных связей, может быть, совместно с искусственным интеллектом.
Оселедец подчеркнул, что проблема современной науки заключается не просто в большом количестве публикаций, а в том, что рост объема материалов не всегда сопровождается таким же увеличением качества. История, что статей становится больше, а качество этих статей не обязательно растет это проблема. И искусственный интеллект ее решает, добавил эксперт.
По словам эксперта, уже сейчас системы искусственного интеллекта могут выполнять часть прикладной исследовательской работы, например помогать улучшать модели машинного обучения по заданным стандартам и протоколам. В таких случаях автоматизация позволяет ученым переключаться на задачи более высокого уровня.
При этом, по мнению ученого, развитие ИИ не приведет к исчезновению сложных научных задач. Напротив, по мере решения одних проблем перед исследователями будут появляться новые.
Полную версию интервью можно посмотреть ниже:
Ранее новый ректор Сколтеха Юлия Горбунова рассказала, какие трансформации ожидают вуз в будущем.