Из-за растущего использования искусственного интеллекта в научной деятельности следует пересмотреть саму систему академического оценивания, сделав акцент не количественных показателях, а на прозрачной и открытой экспертной оценке, поскольку врастание ИИ в систему научных исследований может вообще остановить развитие науки, пишет в статье «Вызовы искусственного интеллекта для образования и науки» руководитель центра наукометрии и цифровой поддержки исследований Национального университета "Киево-Могилянская академия" Татьяна Ярошенко.
Она отмечает, что сейчас ученые часто используют ИИ для анализа данных, обзора источников и даже создания концепций или идей или написания статей или диссертаций, однако есть и другая сторона медали – когда рецензенты захотят использовать искусственный интеллект для оценки чужой работы.
«Возникает сюрреалистическая ситуация: искусственный интеллект пишет научные тексты, а затем другой искусственный интеллект их оценивает... Этот замкнутый круг грозит превратить научную коммуникацию в своеобразный театр абсурда, где машины ведут диалог с машинами, а человеческий интеллект отходит на второй план», - указывает она на риск утраты сущности научной деятельности.
Главное в реальной реальности, пишет Ярошенко, прописать четкие правила сотрудничества с ИИ. Прежде всего, исследователи должны детально раскрывать, где именно, как и зачем они использовали искусственный интеллект. Формулирование идей, анализ данных, научные выводы – это прерогатива исключительно человеческого интеллекта.
«Сейчас уже понятно, что формируемые веками традиционные формы научной работы оказались под угрозой. Может быть, выходом станет возвращение к старой доброй традиции устной защиты диссертаций? Открытое рецензирование? Открытых методологий и других «столпов» открытой науки? Ведь в живой дискуссии под открытыми данными и открытым текстом, при ответах на неожиданные вопросы подлинное понимание цели, задач исследования, полученных результатов, данных и выводов невозможно подменить сгенерированным текстом или ответами чат-ботов. Это может стать новой парадигмой оценки научных достижений. Решение этой проблемы требует системного подхода», - добавила автор.
Помочь в этом вопросе могут новые инструменты верификации авторства и оригинальности мысли, которые будут учитывать реалии эпохи ИИ, поскольку от нынешних решений зависит будущее науки и образования.