Научным лабораториям предложили выбирать правила применения искусственного интеллекта с учетом собственных исследовательских приоритетов. Универсального подхода для всех коллективов, по мнению авторов работы, не существует. Искусственный интеллект уже используется в науке для программирования, обработки данных, подготовки текстов и других задач.
Группа специалистов по космическим исследованиям в июле разместила на сервере препринтов arXiv работу, которая пока не прошла рецензирование. Авторы выделили 4 условных типа лабораторий и описали, на каких этапах исследований им может быть полезен искусственный интеллект. Об этом пишет Nature.
Первый тип исследователи назвали лабораторией высокой эффективности: такие коллективы стремятся получить максимальный научный результат при ограниченных ресурсах. Им предлагают использовать языковые модели для написания программного кода, анализа данных и поиска идей. Лаборатории, ориентированные на развитие профессиональных навыков, могут применять такие инструменты для помощи с текстами и составления итогов встреч.
Коллективам, для которых особенно важны воспроизводимость результатов и прозрачность работы, искусственный интеллект может пригодиться при исправлении ошибок в коде и выполнении административных задач. Группам, уделяющим основное внимание ответственному хранению данных, рекомендованы модели, работающие на собственной инфраструктуре. Такой вариант позволяет лучше сохранять конфиденциальность информации.
Авторы подчеркивают, что предложенные категории не являются жесткими и могут сочетаться в одной лаборатории. Приоритеты исследовательских групп способны меняться в зависимости от конкретной задачи. В отдельных случаях важно не допускать, чтобы специалисты перекладывали на искусственный интеллект сложную интеллектуальную работу только ради удобства.
