Вештачка интелигенција је технологија која је у протеклих неколико година отворила потпуно нове могућности за истраживаче и истовремено изменила саму природу научног рада. На пример, недавно је откивено да АИ може идентификовати више од 100 здравствених стања након анализе сна само за једну ноћ.
Још један од најјаснијих примера оваквог утицаја АИ је предвиђање структуре протеина. Најпознатији модел у овом пољу је AlphaFold, чији је значај толики да је за овај продор додељена Нобелова награда. Ово није само теоријски помак, већ је реч је о конкретном убрзању истраживања које користе десетине хиљада научника широм света, са директним утицајем на развој нових лекова.
Као и код сваког значајног технолошког изума, конкуренција је брзо уследила, што је позитиван знак. Данас већ постоје и алтернативна решења, укључујући моделе који користе сличне принципе и помажу научницима да решавају конкретне, практичне проблеме.
Убрзање захваљујући АИ приметно је и у другим областима, пре свега у хемији, науци о материјалима и физици, нарочито тамо где се ради са огромним количинама података. Ипак, када је реч о улози научника, суштина се не мења. Људи који постављају фундаментална питања о природи, свету и нашем месту у њему постојали су кроз историју и постојаће и даље.
Промене у науци које ће АИ донети
Научни систем се мења са развојем АИ - постепено се удаљава од величања трке за највећим бројем публикација. Уместо тога, са појавом генеративних технологија, све већу вредност добијају саме идеје и стварни допринос знању, а не количина објављених научних радова.
Истовремено, мења се и начин на који се наука оцењује. Класични модели рецензирања и процене квалитета истраживања могли би да постану недовољни. У будућности, у тај процес могу бити укључени и АИ алати који не само да помажу у писању, већ и учествују у рецензирању радова.
Поред тога, истовремено смањује препреке за улазак у научна истраживања - и искусни научници и они на почетку каријере данас лакше приступају огромној бази постојећих података, под условом да имају приступ адекватним рачунарима. То ствара транспарентније окружење у којем је јасније ко заиста доноси нове идеје, а ко само понавља већ виђене приступе, преноси "РБК Тренд".
Ипак, ова демократизација има своја ограничења. АИ захтева озбиљну инфраструктуру и ресурсе, што значи да приступ није једнако доступан свима.
Основни модел научног рада остаје исти: Научник поставља питања и прихвата одговоре, чак и онда када они не потврђују његову хипотезу. Другим речима, мењају се алати, али не и сама природа научне радозналости.
С друге стране, генеративни модели доносе ризик од инфлације научних радова. Како је писање чланака све лакше, расте број радова који не носе једнаку вредност, тако да бројни научни часописи и удружења пооштравају критеријуме и све чешће користе АИ у процесу рецензирања. Класичан научни чланак, какав данас познајемо, полако губи значај. Срећом, оно што још увек остаје највредније су идеје - а оне су ретке и увек припадају људском уму.