AI protiv znanstvenika: veliki jezični modeli generiraju originalnije znanstvene ideje

Dugi niz godina vjerovalo se da umjetna inteligencija (AI) ne može zamijeniti znanstvenike jer nije dovoljno samo kombinirati postojeća znanja, već treba generirati nove ideje i stvarati otkrića. Međutim, nedavna istraživanja dovode u pitanje ovo uvjerenje, pokazujući da moderni jezični modeli mogu generirati ideje koje u nekim slučajevima nadmašuju inovativnost znanstvenih radova ljudi.

Dugi niz godina vjerovalo se da umjetna inteligencija (AI) ne može zamijeniti znanstvenike jer nije dovoljno samo kombinirati postojeća znanja, već treba generirati nove ideje i stvarati otkrića. Međutim, nedavna istraživanja dovode u pitanje ovo uvjerenje, pokazujući da moderni jezični modeli mogu generirati ideje koje u nekim slučajevima nadmašuju inovativnost znanstvenih radova ljudi.

U eksperimentu koji su proveli istraživači, veliki jezični model generirao je ideje o temama u području obrade prirodnog jezika (NLP), a te su se ideje pokazale originalnijima i nekonvencionalnijima od prijedloga stručnjaka. Štoviše, rezultati su pokazali da AI nadmašuje ljude u pogledu novosti, iako se suočava s određenim ograničenjima.

Kako je provedeno istraživanje

Tim je angažirao 49 znanstvenika iz različitih uglednih institucija diljem svijeta. Ti su stručnjaci, uključujući doktorske kandidate i postdoktorande, radili na razvoju ideja na sedam tema NLP-a. Za svaku ideju sudionicima je isplaćeno 300 dolara, a za najbolje radove predviđene su dodatne nagrade od 1000 dolara.

Nakon što su znanstvenici predali svoje koncepte, sličan zadatak dodijeljen je i AI – velikom jezičnom modelu. Kako bi se osigurala objektivnost, svi predani radovi stilistički su usklađeni pomoću drugog modela, zadržavajući njihov sadržaj. Ovo je omogućilo jednake uvjete za sve sudionike eksperimenta.

Ideje znanstvenika i AI-a ocjenjivala je grupa od 79 stručnjaka. Ocjenjivali su originalnost, novost, izvedivost i učinkovitost predloženih rješenja.

Rezultati: AI iznenađuje stručnjake

Kada su prikupljeni rezultati, bili su iznenađujući: jezični model pokazao je više ocjene u originalnosti i novosti od znanstvenika. AI je nudio koncepte koji su se činili hrabrijima i nekonvencionalnijima. Međutim, u pogledu izvedivosti i učinkovitosti, prijedlozi stroja nisu se značajno razlikovali od ideja koje su stvorili ljudi.

Problemi i ograničenja AI-a

Unatoč impresivnim rezultatima, jezični modeli i dalje imaju svoje slabosti. Prvo, njihove su ideje bile manje raznolike – modeli imaju tendenciju ponavljati određene obrasce, čak i kad im se naloži da to izbjegnu. Drugo, AI se teško snalazi u procjeni vlastitih rezultata, što čini proces generiranja ideja manje kontroliranim. Također, modeli su pokazali nisku dosljednost u samoprocjeni, za razliku od ljudi, koji dosljednije procjenjuju svoje ideje.

AI – budućnost znanstvenih istraživanja?

Istraživanje pokazuje da, unatoč postojećim ograničenjima, jezični modeli već sada mogu generirati nove znanstvene ideje koje ponekad nadmašuju ljudske radove. U budućnosti bi AI mogao postati moćan alat u arsenalu znanstvenika, pomažući u širenju granica znanosti. Međutim, ostaje otvoreno pitanje: mogu li strojevi zaista zamijeniti ljudski kreativni proces ili će biti samo korisni pomoćnici u tom procesu?