AI가 과학을 변화시키고 있다 – 어떻게? 누가 귀찮게 해야 할까요? 

다양한 관점과 행위자(공공 자금 제공자부터 민간 첨단 기술 기관에 이르기까지)에서 인공 지능(AI)이 과학에 미치는 영향을 비판적으로 살펴보면 보다 인간 중심적인 접근 방식을 만드는 데 투명성과 협력이 부족하다는 공통된 우려가 드러납니다. 글로벌 공공재로서 과학의 약속을 이행합니다.

'라는 질문은 더 이상 if AI가 과학을 바꾸고 있지만 방법,” Mathieu Denis가 올해의 플로어를 열었습니다. 목적이 있는 디지털 글로벌 서밋 와 AI의 영향에 관한 패널 세션 과학이 어떻게 이루어지고 조직되는지에 대해.

ChatGPT 4가 처음 공개된 지 XNUMX년도 채 되지 않아 AI 주제에 대한 관심은 물론 전체 과학 생산 주기에 걸친 AI 적용이 폭발적으로 증가했습니다. 프랑스 국립 연구 기관(ANR)의 디지털 및 수학 부서 책임자인 Yamine Ait-Ameur는 거의 모든 분야에서 이러한 관심이 관심을 받고 있다고 보고 있습니다. 그리고 기관은 연구 제안을 평가하기 위해 AI 도구를 사용하지 않지만 과학 작업에서 다른 사람에게 유사한 AI 사용 제한을 부과할 수 없다는 것을 잘 알고 있습니다.

과학에서 AI의 사용은 많은 질문과 때로는 의심을 불러일으키지만, 그 약속에 대한 많은 기대도 있습니다. 적절한 구조를 마련한다면 잠재력은 존재합니다. 건강 연구 협력 I-DAIR의 AI CEO인 Ricardo Batista Leite는 손상된 시스템에 파괴적인 기술을 적용하여 더 많은 손상을 초래했던 과거의 교훈을 설명합니다. AI 기술은 처음부터 특별히 설계할 경우 공공 복지에 기여할 수 있습니다.

그러나 현재 AI 개발의 물결은 거의 전적으로 민간 부문에 의해 주도되고 있으며, 이는 공공 투자를 훨씬 능가하는 자원을 보유하고 있습니다. 그리고 연구 개발에서 공공과 민간의 격차를 해소하지 않고서는 더욱 책임감 있고 포용적인 AI를 공동 설계하는 것에 대해 이야기하는 것이 불가능해졌습니다.

Metaverse Institute의 CEO인 Christina Yan Zhang은 과학과 기술 분야의 민관 협력을 굳게 믿는 사람입니다. 그녀는 인간의 행복이 기술 개발의 핵심이 되어야 한다는 데 동의합니다. 현재 과학 시스템에서 연구자들은 실제 영향력보다는 저널 인용과 같은 지표를 추구할 수밖에 없습니다.

Yamine Ait-Ameur는 그뿐만이 아니라고 덧붙입니다. 과학에서 AI를 사용하는 데에는 또 다른 주요 과제가 있습니다. AI 도구는 종종 인간보다 나은 결과와 결과를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 단백질 구조를 예측하도록 훈련된 AI 딥러닝 시스템인 AlphaFold는 이미 인간 기반 방법을 능가하고 있습니다. 그러나 우리는 그 결과를 안정적으로 복제, 검증 및 설명할 수 없습니다. AI '블랙박스'에서 일어나는 과정을 우리가 이해할 수 없는 한, 과학에 AI를 사용하는 것은 엄청난 기술적, 윤리적 문제를 야기할 것입니다.

패널 세션에 참석한 청중은 현재 과학에서 볼 수 있는 큰 변화는 단지 시작일 뿐이라는 감정을 공유했습니다. “지금은 산업 혁명이 시작된 19세기 중반입니다. 우리는 봉건제도에 적응하려고 노력하고 있나요, 아니면 신흥 시대를 분석하고 있나요?”

Ricardo Batista Leite도 이에 동의합니다. “우리는 지금 이 순간을 되돌아보고 우리가 옳은 일을 했는지 스스로에게 물어볼 것입니다. 우리는 흐름을 바꿀 기회를 얻었다”고 결론지었다.