الذكاء الاصطناعي | هلوسات وأوهام الذكاء الاصطناعي في العلوم

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية إجراء البحث العلمي. فمن المساعدة في مراجعات الأدبيات إلى توليد البيانات الاصطناعية، يتم دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في عملية البحث بأكملها على أمل تسريع الاكتشافات. ومع ذلك، تحذر ورقة منظور جديدة نُشرت في مجلة Nature من أن الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي ينطوي على مخاطر معرفية يمكن أن تقوض أهداف زيادة الإنتاجية والموضوعية التي يعد بها الذكاء الاصطناعي.

يستند مؤلفا الورقة البحثية، ليزا ميسيري وإم جيه كروكيت، إلى الخبرة في العلوم المعرفية ونظرية المعرفة والأنثروبولوجيا ودراسات العلوم والتكنولوجيا لتحليل كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الطبيعة الاجتماعية لإنتاج المعرفة. وتحددان أربع "رؤى" رئيسية لدى العلماء حاليًا لدمج الذكاء الاصطناعي: أوراكل (للبحث في المؤلفات وتلخيصها)، وسيرجيت (لتوليد البيانات)، وكوانت (لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة)، وآربيتر (لتبسيط مراجعة الأقران).

وفي حين أن هذه الرؤى تهدف إلى التغلب على القيود مثل محدودية وقت الباحثين واهتمامهم، إلا أن ميسيري وكروكيت يجادلان بأنها قد تأتي بنتائج عكسية من خلال تعزيز "الثقافات العلمية الأحادية". تنشأ الثقافات الأحادية عندما يهيمن نهج واحد لإجراء البحوث، مثل الاعتماد بشكل أساسي على أدوات الذكاء الاصطناعي، على البدائل المتنوعة. ومثلما أن الثقافات الأحادية الزراعية عرضة للآفات والأمراض، فإن الثقافات الأحادية العلمية تخاطر بتضييق نطاق البحث وإدخال الأخطاء.

وعلى وجه التحديد، يحذر المؤلفان من "الثقافات الأحادية للمعرفة" التي تعطي الأولوية للمسائل التي من الأفضل معالجتها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتهمش المقاربات الأخرى الصالحة. كما تبرز "الثقافات الأحادية للمعرفة" من خلال الترويج لفكرة أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق الموضوعية الحقيقية من خلال تمثيل جميع وجهات النظر، في حين أنها في الواقع تتضمن وجهات نظر مصمميها.

لكن المخاطر الأعمق قد تأتي من "أوهام الفهم" - وهي أخطاء ما وراء الإدراك حيث يبالغ العلماء في تقدير ما يفهمونه بسبب الذكاء الاصطناعي. ويحدث "وهم العمق التفسيري" عندما يُعتقد خطأً أن النماذج التنبؤية تلتقط الظواهر بشكل كامل. و"وهم الاتساع الاستكشافي" الذي يوهم الباحثين بالاعتقاد بأن جميع الفرضيات مأخوذة بعين الاعتبار، وليس فقط تلك التي يمكن للذكاء الاصطناعي اختبارها. و"وهم الموضوعية" يعمينا عن وجهة النظر المتأصلة في الذكاء الاصطناعي.

ولبناء المرونة ضد هذه المخاطر، يشدد ميسيري وكروكيت على تنمية التنوع من حيث أساليب البحث ("التنوع المعرفي") والمشاركين ("التنوع الديموغرافي"). وفي حين أن الذكاء الاصطناعي يعد بمكاسب في الكفاءة تزيد من الإنتاجية، فإن الاعتماد المفرط على أي نهج واحد يهدد بتقييد مصطنع للمشاكل التي يعالجها العلم ووجهات النظر التي يتضمنها. ويجادل المؤلفان بأننا يجب أن ندير الأدوات الجديدة بمسؤولية لضمان ألا يؤدي تسريع الإنتاج إلى تقويض الفهم الحقيقي.

واستشرافاً للمستقبل، يدعون إلى تقييم رؤى محددة للذكاء الاصطناعي بشكل منفصل والنظر في كيفية تأثير مستويات الخبرة على الثقة في النتائج. يمكن للفرق متعددة التخصصات أن تعزز التدقيق المطلوب. كما يثير الدور المتنامي للصناعة الخاصة في تطوير الذكاء الاصطناعي الأكاديمي مخاوف بشأن الشفافية. وبشكل عام، يحث هذا التحليل الاستفزازي على طرح أسئلة صعبة حول تحفيز العلوم عالية الجودة مقابل تعظيم المخرجات، والموازنة بين التنوع المعرفي الذي لا غنى عنه للبشرية والإنتاجية التكنولوجية. في عصر يشهد تغيرات عميقة، قد يكون الحفاظ على هذا التوازن أمرًا أساسيًا للحفاظ على قدرة العلم على تسليط الضوء وليس الأوهام.

​

المرجع (المراجع)

1. Messeri, L., Crockett, M.J. الذكاء الاصطناعي وأوهام الفهم في البحث العلمي. Nature 627, 49-58 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07146-0

انقر على TAGS للاطلاع على المقالات ذات الصلة :

الذكاء الاصطناعي | البحث | المجتمع