过去十年，关于人工智能（AI）的研究论文数量在各个领域都有显著增加。科学家们已经开始运用AI工具来协助总结和撰写研究论文和编写代码。一些研究者尝试借助生成式AI技术来探索新的领域，如蛋白质结构的发现、天气预报的改进以及医学诊断的创新等各种有前景的领域。
AI已然渗透到科学研究中。那么，科学家们是如何看待它们的？
近日，顶级期刊《自然》（Nature）对全球1600多名研究人员进行了一项调查。结果表明，AI工具在科学领域越来越常见，并且许多科学家预计它们将很快成为研究实践的核心。另外，超过一半的受访者认为AI工具将在未来十年内变得非常重要或必不可少。
相关调查结果以“AIandscience:what1,600researchersthink”为题，已发表在Nature上。
在这项调查中，有2/3的受访者认为AI提供了更快的数据处理方式，58%的人认为AI加速了以前不可行的计算，55%的人则提到AI节省了时间和金钱。
来自杜克大学的计算生物学家IreneKaplow表示：“AI让我能够在以前难以攻克的生物学问题中取得进展。”
然而，也有69%的研究人员表示，AI工具可能导致更多地依赖模式识别而不是深刻理解，58%的人认为AI可能会在数据中强化偏见或歧视，55%认为这些工具可能会增加欺诈的发生概率，53%的人指出草率使用可能会导致研究无法重现。
任职康涅狄格州的杰克逊实验室、从事癌症图像分析的JeffreyChuang表示：“主要问题在于AI正在挑战我们现有的证据和真相标准。”
科学家的担忧与兴奋
为了评估活跃研究人员的观点，《自然》杂志通过电子邮件联系了在2022年最后4个月内发表论文的4万多名科学家，并邀请《自然简报》的读者参与调查。
在这些受访者中，48%的人直接开发或研究AI，30%的人在研究中使用了AI，剩下的22%的人在科学中没有使用AI。
在那些在研究中使用AI的人中，超过1/4的人认为AI工具将在未来十年内变得必不可少，而认为AI工具现在是“必需品”的人只占4%。另有47%的人认为AI将变得非常有用。然而，不使用AI的研究人员对此并不太感兴趣。即便如此，仍然有9%的人认为这些技术将在未来十年内变得必不可少，另有34%的人表示它们将非常有用。
当被要求从可能的生成式AI负面影响列表中选择时，68%的研究人员担心信息传播不准确，另有68%的人认为这将使抄袭更容易，检测更难，66%的人担心会引入错误或不准确的内容到研究论文中。
此外，受访者还提到，如果用于医学诊断的AI工具是基于具有历史偏见的数据进行训练，他们担心会出现伪造研究、虚假信息和偏见。科学家们已经看到了这方面的证据：例如，美国的一个团队报告说，当他们要求GPT-4为临床案例研究提供诊断和治疗建议时，答案会根据患者的种族或性别而变化。
英国布里斯托尔大学攻读医学AI博士学位的软件工程师和前企业家IsabellaDegen表示：“大型语言模型（LLMs）被滥用，存在不准确和虚假但听起来专业的结果。在我看来，我们对于正确使用和滥用之间的界限认识还不够清晰。”
研究人员认为，最明显的好处是LLMs可以帮助非英语母语的研究人员，改进他们研究论文的语法和风格，总结或翻译其他工作。新加坡国立大学材料科学家KedarHippalgaonkar指出，“尽管存在一小部分恶意玩家，但学术界可以展示如何善用这些工具。”
即使在对AI感兴趣的研究人员中，经常在工作中使用LLMs的研究人员也仍占少数。那些学习AI的人中有28%表示每天或每周使用生成式AI产品，而仅使用AI的人中有13%这样做，而其他人中只有1%，尽管许多人至少尝试过这些工具。此外，所有群体中最流行的用途是与研究无关的创意娱乐；较少一部分人使用这些工具来编写代码、构思研究思路和帮助撰写研究论文。
另外，一些科学家对LLMs的输出并不满意。一位使用LLMs来帮助编辑论文的研究人员写道：“ChatGPT好像复制了人类的所有不良写作习惯。”芬兰图尔库大学的物理学家JohannesNiskanen则表示：“如果我们开始使用AI来阅读和撰写文章，科学很快就会从‘由人类为人类（forhumansbyhumans）’转变为‘由机器为机器（‘formachinesbymachines）’。”
AI发展面临困境
在这项调查中，大约一半的科学家表示他们在开发或使用AI方面遇到了阻碍。直接研究AI的研究人员最担心的问题包括计算资源不足、为其工作提供的融资不足以及获取运行AI所需的高质量数据不足。而那些在其他领域工作但在研究中使用AI的人则更担心缺乏熟练的科学家和训练资源，此外，他们还提到了安全和隐私方面的考虑。然而，不使用AI的研究人员表示他们不需要AI或认为它不实用，或者缺乏研究AI的经验和时间。
调查中出现的另一个主题是商业公司主导了AI的计算资源和AI工具的所有权。研究AI的科学家中有23%表示他们与开发这些工具的公司合作或在这些公司工作（其中最常提到的是Google和微软），而使用AI的人中只有7%这样做。总体而言，略多于一半的受访者认为，使用AI的研究人员与这些公司的科学家合作是非常重要或有些重要的。
此前，已有研究人员多次警告称，科学中对AI工具的天真使用可能导致错误、虚假阳性和无法重现的研究结果，从而潜在地浪费时间和精力。一些科学家表示，他们担心使用AI的论文中存在质量不佳的研究。
堪萨斯州立大学曼哈顿分校的计算机科学家LiorShamir表示，“机器学习有时可能有用，但AI引发的问题比帮助多。科学家在不了解自己在做什么的情况下使用AI，可能会导致虚假的发现。”
当问及期刊编辑和同行评审人是否能够充分审查使用AI的论文时，受访者意见不一。在那些使用AI进行工作但不直接开发AI的科学家中，大约一半表示不知道，1/4认为审查是充分的，1/4认为不充分。直接开发AI的人倾向于对编辑和审查过程持更积极的看法。
另外，《自然》还询问了受访者对于AI在社会的7种潜在影响的担忧程度，2/3的人表示他们对此非常担忧或很担忧。自动化AI武器和AI辅助监视也高居榜首，最不令人担忧的是AI可能对人类构成生存威胁的想法。
然而，许多研究人员表示，AI和LLMs已经成为不可回避的趋势。波士顿马萨诸塞州贝斯以色列圣救主医疗中心的肝病专家YuryPopov写道：“AI是具有变革性的，我们现在必须关注如何确保它带来更多的好处，而不是问题。”
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