Штучний інтелект проти науковців: великі мовні моделі генерують оригінальніші наукові ідеї

Протягом багатьох років вважалося, що штучний інтелект (ШІ) не може замінити науковців, оскільки він не просто поєднує існуючі знання, а й генерує нові ідеї та робить відкриття. Однак недавні дослідження кидають виклик цій думці, показуючи, що сучасні мовні моделі можуть генерувати ідеї, які в деяких випадках перевершують новизну роботи людських науковців.

Протягом багатьох років вважалося, що штучний інтелект (ШІ) не може замінити науковців, оскільки він не просто поєднує існуючі знання, а й генерує нові ідеї та робить відкриття. Однак недавні дослідження кидають виклик цій думці, показуючи, що сучасні мовні моделі можуть генерувати ідеї, які в деяких випадках перевершують новизну роботи людських науковців.

В експерименті, проведеному групою дослідників, велика мовна модель генерувала ідеї з тем у галузі обробки природної мови (NLP), і ці ідеї виявилися більш оригінальними та нестандартними, ніж пропозиції фахівців. Крім того, результати показали, що ШІ перевершує людей за новизною, хоча він має деякі обмеження.

Як проводилося дослідження

Команда набрала 49 науковців з різних авторитетних установ по всьому світу. Ці фахівці, серед яких були кандидати наук та постдоки, працювали над розробкою ідей на семи темах NLP. За кожну ідею учасники отримували по 300 доларів, а кращі роботи додатково нагороджувалися премією у 1000 доларів.

Після того як науковці подали свої концепції, подібне завдання було поставлено перед ШІ — великою мовною моделлю. Для забезпечення об’єктивності всі подані роботи були стилістично приведені до єдиного формату за допомогою іншої моделі, зберігаючи їхній зміст. Це створило рівні умови для всіх учасників експерименту.

Ідеї як від науковців, так і від ШІ були оцінені групою з 79 експертів. Вони оцінили оригінальність, новизну, здійсненність та ефективність поданих пропозицій.

Результати: ШІ здивував експертів

Коли результати були зібрані, вони виявилися несподіваними: мовна модель показала вищі оцінки за оригінальність і новизну, ніж науковці. ШІ запропонував концепції, які здавалися сміливішими та більш нестандартними. Однак за здійсненністю та ефективністю пропозиції машини не відрізнялися значно від ідей, створених людьми.

Проблеми та обмеження ШІ

Незважаючи на вражаючі результати, мовні моделі все ще мають свої слабкості. По-перше, їхні ідеї були менш різноманітними — моделі схильні повторювати певні шаблони, навіть коли їх просять цього не робити. По-друге, ШІ важко оцінювати свої власні результати, що робить процес генерування ідей менш контрольованим. Крім того, моделі показали низьку послідовність у самооцінці, на відміну від людей, які оцінюють свої ідеї більш послідовно.

ШІ — майбутнє наукових досліджень?

Дослідження показує, що, незважаючи на існуючі обмеження, мовні моделі вже здатні генерувати нові наукові ідеї, які інколи перевершують людські розробки. У майбутньому ШІ може стати потужним інструментом у арсеналі науковців, допомагаючи розширювати межі науки. Однак залишається питання: чи можуть машини дійсно замінити людський творчий процес, чи вони лише слугуватимуть цінними помічниками в цьому процесі?