Authors:
Баренд Монс, Лейден университетинин ардактуу профессору, GO FAIR фондунун башкармалыгынын мүчөсү жана LIFES, FAIR жана тең укуктуу илим боюнча Лейден демилгесинин директору
Ари Баак, LIFES FAIR жана тең укуктуу илим ассоциациясынын башкармалыгынын мүчөсү
Коен Джонкерс, Европа комиссиясы, Биргелешкен изилдөө борбору (JRC), Брюссель, Бельгия
Жасалма интеллект илимди жүргүзүү, жеткирүү жана текшерүү ыкмаларын өзгөртүп жатат. Ал чыныгы келечекке үмүт берет, эч бир адам изилдөөчүсү тең келе албаган масштабда үлгүлөрдү таанууга мүмкүндүк берет, жумуш агымдарын тездетет жана ачылыштар үчүн жаңы жолдорду ачат. Бирок жасалма интеллект ошондой эле катасыз жана бөлүнбөс эмес, ал эми илим көп убакытты талап кылат жана долбоор боюнча кылдат. Бул эки реалдуулуктун ортосундагы чыңалуу буга чейин эле олуттуу дисфункцияны жаратууда: жасалма интеллект тарабынан түзүлгөн басылмалардын жана маалыматтардын агымы, эксперттик баалоолордун начарлашы, галлюцинацияланган ачылыштар жана илимий жазууларга болгон ишенимдин жоголушу. Келечектеги окумуштуулардан талап кылынган көндүмдөр түп-тамырынан бери өзгөрүп жатат жана илим саясаты темпке туруштук бере алган жок. Бул кемчиликти жоюу шашылыш зарыл.
Илим маалыматтардын сейрек кездешүүчү чөйрөсүнөн укмуштуудай ылдамдыкта маалыматтарга бай чөйрөгө өттү. Изилдөөчүлөр бир кезде жөнөкөй маалыматтар топтомун түзүп, жыйынтыктарын негизинен адамдар окуй турган макалалар аркылуу жеткиришсе, азыр алар экспоненциалдуу маалыматтарды түзүү доорунда иштеп жатышат. Алардын көпчүлүгү жогорку өлчөмдүү, бөлүштүрүлгөн жана машиналар тарабынан гана колдонула алат. Бирок, бул тенденция маалыматтарды реалдуу кайра колдонууда чагылдырылбайт. Муну өзгөртүү үчүн, маалыматтардын өзү эми макалалардын кошумча продуктусу эмес, биринчи класстагы илимий натыйжа катары каралышы керек.
Машиналар чоң жана татаал маалымат топтомдорундагы үлгүлөрдү табууда мыкты. Бирок машиналарда адамга тиешелүү чындыктын концептуалдык модели жок. Натыйжада, үлгүлөрдүн дээрлик чексиз запасы пайда болот, алардын көбү жалган, кээ бирлери адаштыруучу. Кийинки муундагы окумуштуулар үчүн негизги кыйынчылык бул үлгү токойунда багыт алуу болот: маанилүү сигналды статистикалык ызы-чуудан айырмалоо. Адамдын көзөмөлү милдеттүү эмес; ал структуралык жактан зарыл.
Саясатчылар ошондой эле илимдеги жасалма интеллект учурда коомдук талкууда үстөмдүк кылып жаткан чоң тил моделдеринен алда канча кеңири экенин билиши керек. Кеңири чөйрөгө гипотезаларды түзүү үчүн машиналык окутуу, автоматташтырылган эксперименталдык жумуш агымдары жана билим графигине негизделген ой жүгүртүү кирет, алардын ар бири өзүнчө тобокелдиктерди жана мүмкүнчүлүктөрдү камтыйт, алар жекече башкаруу жоопторун талап кылат.
Илимдеги жасалма интеллекттин сапаты түздөн-түз маалыматтардын сапаты менен аныкталат кирүүFAIR маалыматтары (табылуучу, жеткиликтүү, өз ара аракеттенүүчү жана кайра колдонулуучу, ошондой эле толугу менен жасалма интеллектке даяр деп көбүрөөк түшүнүлөт) жоопкерчиликтүү жасалма интеллектке негизделген илим үчүн негизги шарт болуп саналат. Ансыз жасалма интеллект моделдери чийки, кураторлонбогон, потенциалдуу бир жактуу же ал тургай ойдон чыгарылган мазмун боюнча окутулат, бул клиникалык контексттерде өмүргө коркунуч келтириши мүмкүн болгон жана илимге болгон ишенимди системалуу түрдө жокко чыгаруучу галлюцинацияларды жаратат. Айрыкча, оңой табылуучу маалыматтарды кайра колдонуу көбүнчө азыркы LLM компаниялары сыяктуу илимге негизделбеген субъекттер тарабынан жүргүзүлгөн учурларда.
Жасалма интеллектти чектөө үчүн FAIR концептуалдык моделдерин колдонуу да ошондой эле маанилүү. натыйжаларыАр бир түшүнүк жакшы аныкталган, алар кандай байланышта жана эмне жарактуу тыянак катары эсептелген структуралаштырылган семантикалык алкактарды камсыз кылуу менен, бул моделдер галлюцинация коркунучун бир кыйла азайтат жана жасалма интеллект тарабынан түзүлгөн ачылыштардын адамдар тарабынан түшүндүрүлүүчү, чечмеленүүчү жана текшерилүүчү бойдон калышын камсыз кылууга жардам берет.
Илимий басылмалардагы бүтүндүк кризиси бул тобокелдиктерди күчөтөт. Жасалма интеллект системалары азыр дээрлик заматта эле ишенүүгө мүмкүн болгон макалаларды, маалыматтарды жана сын-пикирлерди түзө алат. Бир алдыңкы жасалма интеллект конференциясы 2025-жылы эле 20 000ден ашык сунушту кабыл алды. Жооп (окумуштуулар жасалма интеллект аркылуу түзүлгөн макалаларды карап чыгуу үчүн жасалма интеллектти колдонушат) кемчиликтүү системалар бири-бирин эч кандай маанилүү тышкы текшерүүсүз баалаган жабык ызы-чуу кайтарым байланыш циклин түзүү коркунучун жаратат. Булактан чыккан жерин текшерүүгө мүмкүн болгон FAIR маалыматтары бул тенденцияга каршы туруу үчүн эң күчтүү куралдардын бири болуп саналат.
Мунун баарынын негизинде стимулдардын түзүмдүк кемчилиги жатат. Изилдөөчүлөр дагы эле негизинен макалалардын саны жана цитаталоо көрсөткүчтөрү үчүн сыйлык алышат, бул көрсөткүч маалыматтардын сейрек кездешүүчү доору үчүн иштелип чыккан. Жогорку сапаттагы FAIR маалыматтарын жарыялоо кесиптик таанууга ээ эмес жана каржылоонун кепилденген камтуусу жок. Бул өзгөрүшү керек.
Илимдеги маалыматтарды техникалык башкаруу ландшафты кризисте. Ондогон жылдар бою аз сандагы ири булут провайдерлерине көз карандылык, АКШнын Булут Актысы сыяктуу юридикалык документтер менен айкалышып, маалыматтардын эгемендүүлүгү көйгөйүн жаратты, ал азыр курч маселе болуп саналат, айрыкча АКШнын акыркы саясатынын туруксуздугу жана анын эл аралык деңгээлде биргелешкен изилдөө инфраструктурасына тийгизген таасирин эске алганда. Дүйнөдөгү көптөгөн негизги илимий маалымат ресурстары аларды түзгөн мекемелердин жана коомчулуктардын юрисдикциялык көзөмөлүнөн тышкары.
CARE принциптери (маалыматтарды башкарууда жергиликтүү элдердин укуктарын жана кызыкчылыктарын карайт) менен толукталган FAIR принциптери жоопкерчиликтүү башкаруу үчүн ырааттуу алкакты камсыз кылат. Алар биргелешип, маалыматтардын ачык же чектелген, кайра колдонулуучу жана эгемендүү болушу керек болгон шарттарды аныкташат. Маалыматтар өз булагында кала турган жана көчүрүлүп жана борборлоштурулган эмес, уруксат берилген алгоритмдер тарабынан карала турган FAIR маалыматтар жана кызматтар интернетинин (IFDS) концепциясы практикалык архитектуралык жоопту сунуштайт. Бул моделде эсептөө суроолору бөлүштүрүлгөн маалымат түйүндөрүнө барат; маалыматтар сөзсүз болбосо, борборлоштурулган сактоочу жайларга барбайт.
Жасалма интеллектке негизделген илимге тең укуктуу катышуу бул инфраструктуранын чындап жеткиликтүү болушун да талап кылат. Дүйнөлүк түштүктөгү мекемелер жана коомчулуктар маалыматтарды кайра пайдалануунун пассивдүү субъекттери боло алышпайт. Байланыш спектринин экинчи четинде маалыматтарды көп талап кылган өнөр жайды четтетүүгө болбойт. Жеткирүүчүлөрдүн бири-бирине тоскоолдук кылышынан жана бир гана иштебей калуусунан качуу үчүн иштелип чыккан бөлүштүрүлгөн FAIR инфраструктурасы маңыздуу катышууну мүмкүн кылган механизм болуп саналат.
Ырааттуу саясий жооп бир нече багыттар боюнча аракеттерди талап кылат:
Илим – бул глобалдык коомдук байлык. Анын бүтүндүгүн, теңдигин жана ачыктыгын кабыл алууга болбойт; алар активдүү саясий тандоолорду талап кылат. Илимий өндүрүштө жасалма интеллект үчүн туура башкарууну орнотуу үчүн мүмкүнчүлүктөр ачык, бирок ал чексиз бойдон калбайт. Маалымат стандарттары, инфраструктура, стимулдар жана көзөмөл боюнча азыр кабыл алынган чечимдер жасалма интеллект ишенимдүү илимди тездетеби же аны системалуу түрдө жок кылабы, аныктайт.
Сүрөт Getty Images тарабынан тартылган Unsplash+
Эл аралык илим кеңеши (ISC) жана Frontiers Policy Labs компаниясынын өнөктөштүгүндө өткөрүлүп жаткан бул блог... «XXI кылымда илимди жаңыча башкаруу»" серия илимий башкаруунун келечеги боюнча ой жүгүртүү лидерлиги үчүн динамикалык талкуу форуму катары кызмат кылат. Катуу академиялык изилдөөлөрдөн баш тартып, бул демилге курч, провокациялуу, бирок далилдерге негизделген жана келечекке багытталган пикирлерди жеткирүү үчүн алдыңкы дүйнөлүк үндөрдү бириктирет. Муну менен ал эртеңки күндүн кыйынчылыктарына даярдалган туруктуу, инклюзивдүү жана ачык-айкын башкаруу моделин аныктоого салым кошууну каалайт.
Түпнуска билдирүү кара бул жерде.
баш тартуу
Конок блогдорубузда берилген маалымат, пикирлер жана сунуштар ар бир катышуучуга таандык жана Эл аралык Илим Кеңешинин баалуулуктарын жана ишенимдерин чагылдырбайт.
Өнүгүп келе жаткан технологиялар жана трансформациялар жөнүндө көбүрөөк окуңуз Заманбап илим: өзгөрүүлөрдүн геостратегиялык, технологиялык жана коомдук кыймылдаткыч күчтөрү жөнүндө көбүрөөк окуңуз Жасалма интеллект доорундагы уюшкан илим жөнүндө көбүрөөк окуңуз: Биз рулда уктап жатабызбы? 
Тынч океан илимдер академиясы биринчи жолу жасалма интеллект менен иштеген изилдөө платформасын жана аймактык изилдөө жана иштеп чыгуу боюнча баалоо отчетун ишке киргизгени тууралуу көбүрөөк маалымат алыңыз 