Эл аралык илимий кеңеш жана анын мүчөсү, Кытай илим жана технология ассоциациясы (ЧЫГУУменен өнөктөштүктө жаратылыш, изилдөө карьерасынын өнүгүп жаткан пейзажын изилдеген жаңы алты бөлүктөн турган подкаст сериясын чыгарышты. Серия боюнча алгачкы жана орто карьерадагы изилдөөчүлөр улук окумуштуулар менен маектешип, тез өзгөрүүлөргө каршы өсүү, кызматташуу жана туруктуулук тажрыйбалары менен бөлүшүшөт.
Бул үчүнчү эпизоддо Мерсе Крозас, Эсептөөчү Социалдык жана Гуманитардык илимдер бөлүмүнүн директору Барселона суперкомпьютер борбору, жана Мохаммад Хоссейни, этика боюнча ассистент Northwestern University, AI жана санариптештирүү илимий карьераларды жана изилдөө процессин кантип өзгөртүп жатканын талкуулаңыз.
Сүйлөшүүдө AI алгачкы жана орто карьерадагы изилдөөчүлөр үчүн алып келген мүмкүнчүлүктөрдү жана кыйынчылыктарды баса белгилейт. Жаңы технологиялар ачылыштарга мүмкүндүк берип, изилдөөнүн жаңы жолдорун ачса, алар ошондой эле жеткиликтүүлүктүн тең укуктуулугу, автоматташтырылган куралдарга ашыкча көз карандылык жана критикалык ой жүгүртүүнүн эрозиясы тууралуу кооптонууну жаратат.
Иззи Кларк: 00:01
салам жана кош келиңиз. Мен илимий журналист Иззи Кларкмын жана Кытайдын Илим жана технология ассоциациясынын колдоосу менен Эл аралык Илим Кеңеши менен өнөктөштүктө сунушталган бул подкастта биз AI деп аталган санариптик жардамдын жана жасалма интеллекттин күчүн, анын илимдеги карьерадагы маанисин, ошондой эле илимий ишкана үчүн потенциалдуу коркунучун талкуулайбыз.
Бүгүн мага Барселона суперкомпьютер борборунун Эсептөөчү социалдык жана гуманитардык илимдер бөлүмүнүн директору жана CODATA деп аталган Эл аралык илимий кеңештин Маалыматтар боюнча комитетинин президенти Мерсе Крозас кошулду.
Мерсе Кросас: 00:42
Салам.
Иззи Кларк: 00:43
Жана Мохаммад Хоссейни, Чикагодогу Түндүк-Батыш университетинин этика боюнча ассистенти жана Глобалдык жаш академиясынын мүчөсү.
Мохаммад Хоссейни: 00:51
Салам кандайсың?
Иззи Кларк: 00:52
Абдан жакшы, рахмат. Менин оюмча, экөөңөргө тең суроо, ишти баштоо үчүн, эмне үчүн азыр санариптештирүү жана AI илимий карьераларды кандайча калыптандыруу жөнүндө ой жүгүртүү үчүн маанилүү учур болуп саналат?
Мохаммад Хоссейни: 01:05
Менимче, биз изилдөөчүлөр тарабынан көбүрөөк маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алуусун көрүп жатабыз, бул кээде улуттук же жергиликтүү чечимдерди кабыл алууга чейин жетет, бул жакшы, бирок илимий карьера жагынан бул изилдөөчүлөрдү жаңы көндүмдөрдү үйрөтүшүбүз керек дегенди билдирет.
Бул дайыма эле ушундай болуп келген. Бирок кыйроого учурагандыктан, иш ушунчалык тездик менен жүрүп жатат, биз араң жете албайбыз. Машиналар ушунчалык жөндөмдүү болуп баратат, алар илимде адамдын жумушчу күчүн алмаштыра алат же алмаштыра алат. Биз азыр санариптештирүүнү талкуулоо жана бул технологиялардан кимдер пайда, ким артта калышы мүмкүн жана аларды колдонууда ачык-айкындуулукту жана адилеттүүлүктү кантип камсыз кыла аларыбызды изилдөө үчүн кандайдыр бир критикалык учурда турабыз.
Иззи Кларк 01:54
Мерсе, сенин оюң кандай?
Мерсе Кросас: 01:56
Биринчи нерселердин бири, AI илимде көптөн бери колдонулуп келген жана өзгөрүү акырындык менен болуп жатат. Ырас, азыр көптөгөн илимий өндүрүштө методдор катары колдонулган AI экспоненциалдуу түрдө колдонулуп жатат.
Ошентип, адабияттарды изилдөөдөн баштап, изилдөө маселесин чечүүгө аракет кылуу, маалыматтарды иштеп чыгуу жана маалыматтарды чогултуу, андан кийин анализдин өзү, ошондой эле илимий натыйжаларды жарыялоо. Айтайын дегеним, Мухаммед айтып жаткан бул чекиттин таасири мурдагыдан да кеңири.
Иззи Кларк: 02:34
Бул жерде ойлоно турган көп нерселер бар. Сиз ошол жерде жарыялоону айттыңыз жана биз ага бир аздан кийин киришебиз. Бирок мүмкүнчүлүктөр боюнча, карьеранын алгачкы жана орто изилдөөчүлөрү үчүн мындан кандай мүмкүнчүлүктөр пайда болуп жатканын көрүп жатасыз жана бул AI башкарган илимий пейзажды кантип өзгөртүп жатат?
Мохаммад Хоссейни: 02:55
Менимче, мүмкүнчүлүктөр көбүнчө жаңы ачылыштарды жасоо жана беш жыл мурун кыялданган нерселерди жасоо. Моделдөөдөн пайда ала турган бардык аймак, биз азыр бир топ ылдамыраак жылып жатабыз. Бул мүмкүнчүлүк, айрыкча, AI колдонууга көбүрөөк жөндөмдүү болушу мүмкүн болгон алгачкы жана орто карьерадагы изилдөөчүлөр үчүн, бирок бул белгилүү бир соодалашуулар менен коштолот. Бул жаңы динамикадан мүмкүнчүлүк табуу биз үйрөнө элек жаңы түрдөгү кызыгууну талап кылат. Бирок менимче, биз изилдөө контекстинде автоматташтырылбай турган тапшырмаларды табууга аракет кылышыбыз керек жана мындай тапшырмаларда мыкты болууга аракет кылышыбыз керек.
Мисалы, менин изилдөө чөйрөм, мен этика боюнча изилдөөчүмун. Жакшы далилденген кагаз жазуу мурунтан эле автоматташтырылган. Бирок насаатчылык кылуу, интерактивдүү жана кызыктуу болгон жеке сабактарды окутуу же маалыматтарды чогултуу жана адамдардын башынан өткөн жаңы түшүнүктөрдү алуу үчүн интервьюларды өткөрүү — бул оңой эле автоматташтырылбай турган милдеттер. Менимче, бул тапшырмалардын тобун өзүбүздүн изилдөө контекстибизден таап, ошол жагынан мыкты болууга аракет кылышыбыз керек.
Иззи Кларк: 04:06
А Мерсе?
Мерсе Кросас: 04:07
Окумуштуулардын же мансаптын башталгыч илимпоздорунун, орто карьерадагы илимпоздордун алмаштыруу коркунучун көп деле көрбөйм. Мен көргөн нерсе - мурунку муундардын көптөгөн илимпоздору бере албаган жаңы изилдөө суроолору, туурабы? Демек, жок, бул жөн гана эмес, азыр биз бул куралдарды колдоно алабыз, бирок биз кээ бир тармактар жөнүндө такыр башкача ойлоно алабыз. Биомедицинада, климаттын өзгөрүшүндө, физикада жана биологияда генетика үчүн, ал AI жана маалыматтардын жаңы түрлөрүн колдонуу менен өзгөрүшү мүмкүн.
Иззи Кларк: 04:39
Менимче, биз AIга кайрылып, ар кандай тапшырмаларды аткаруунун көптөгөн ар кандай жолдору бар экенин көрүп жатабыз жана биз кайра чеберчилик жөнүндө сүйлөштүк. Демек, илимий чөйрөлөрдөгү алгачкы жана орто карьералык изилдөөчүлөр эмнени эске алышы керек деп ойлойсуз жана алар кайдан колдоо ала алышат?
Мерсе Кросас: 04:57
Илимде өтө катаал болуу жана акыры, биз AI колдонобузбу же башка куралдарды колдонобузбу, илим - бул биздин ишибиз, ал эми илим - корутунду жана илим ачык болушу керек экенин түшүнүү мурдагыдан да маанилүү. Методдор, маалыматтар жана биз муну жасоо ыкмасы башкалар тарабынан текшерилиши керек.
Бул дагы бир жолу, биз AI куралдарын бизге жооп берүү үчүн гана колдонбостон, ал жоопторду кантип текшергенибиз боюнча көбүрөөк адис болушубуз керек дегенди билдирет. Ал үчүн биз изилдөө жүргүзүп жаткан тармактардын теориясына жана жыйынтыктардын катуулугуна дагы эле даяр болушубуз керек.
Иззи Кларк: 05:33
Ооба, Мохаммад, мен да бул боюнча сиздин ой-пикириңизди каалайт элем, анткени бул сиз абдан көңүл бура турган нерсе экенин билем.
Мохаммад Хоссейни: 05:38
Ооба, таптакыр. Мен дагы бул жерде Мерсинин айткандарына кайрылгым келет. Ооба, теория жөнүндө ойлонуу маанилүү жана ошол эле учурда, маалыматтарга негизделген илимдин өсүшүнөн улам, биз социалдык теориянын акырын көрүп жатабыз деп ырасташкан көп адамдар бар. Теория чындыгында анчалык деле маанилүү эмес, анткени адамдар маалымат чогултууга чейин гипотезага ээ болбостон эле маалыматтарды чогултуп, маалыматтарды казып ала алышат.
Жана бул абдан кылдаттык менен кароону жана көңүл бурууну талап кылган укмуштуудай өнүгүү деп ойлойм. Менин оюмча, мен дагы баса белгилегим келген көйгөйлөрдүн бири - бул биздин жайгашкан жерине жараша ар кандай ресурстарга жетүү мүмкүнчүлүгүбүз бар. Бизде институттар эмне менен камсыз кылуу жагынан да айырмачылыктар бар. Мен АКШдагы ар кандай AI моделдерине акысыз кирүү мүмкүнчүлүгүн сунуш кылган бай жеке университетте окуу сыймыгына ээмин, бирок бул миллиондогон башка изилдөөчүлөр үчүн андай эмес.
Жана бул диспропорция башка көптөгөн адамдарды начар абалга алып келет. Көптөгөн университеттерде AI моделдерин колдонуу боюнча жалпы саясат жок. Эгерде мен ушундай университетте болсом, мен чындап эле университеттин администрациясы же китепкана менен сүйлөшүп, аларга жетекчилик жана окутууну суранат элем.
Мерсе Кросас: 06:54
Өтө маалыматка берилип кетүү коркунучун байкоо үчүн. Мен ушундай жол менен барышыбыз керек экенин кабыл албайм, туурабы? Натыйжалар теориялык моделдин жана бул маалыматтарга негизделген мамиленин кесилиши. Бирок генеративдик AI же AI куралдарынын жаңы түрлөрүн колдонуу жагынан, менимче, Европа башка жерлерге караганда башкача мамилеге ээ.
Ал эми азыр AI үчүн илимде жана илимде AIнын жаңы стратегиясын иштеп чыгуу жүрүп жатат. Биз кандай AI инструменттерин колдонобуз, аларда кандай маалыматтар колдонулганы так аныктамасы барбы, ачык булакпы, алар ишенимдүү AIга көңүл бурабы же жокпу, этият болушубуз керек жана бул абдан маанилүү деп ойлойм.
Иззи Кларк: 07:36
Мен да ошол жерден бир нерсени тандагым келди. Биз AIды жумушта жана жарыялоодо кантип колдонуп жатканыбыз жөнүндө сүйлөшөбүз. Ошентип, Мухаммед, сиздин оюңузча, алгачкы жана орто карьерадагы изилдөөчүлөр басып чыгарууга жана AI колдонууга келгенде эмнелерди эске алышы керек?
Мохаммад Хоссейни: 07:54
Ооба, менимче, биз чындап эле эстен чыгарбашыбыз керек болгон нерселердин бири, биз AIге жүктөп жаткан милдет эмне? Биз AIдан эмнени талап кылып жатабыз? Бул AI бум башталганда, AI негизинен сиздин изилдөө процессиңиздин аягында колдонулуп жаткан, мисалы, көчүрүп-редакциялоо жана окуу мүмкүнчүлүгүн жакшыртуу жана башкалар.
Бирок азыр биз бул маанилүү тапшырмаларды AIга жүктөп жатабыз жана кийинки жолу сиз окуган окуу китептериңиз же окуган жаңы макалаларыңыз жөнүндө тереңирээк ойлонуунун ордуна, кийинки изилдөө сурооңуз жөнүндө ойлонгуңуз келгенде, сиз AI бул жөнүндө эмне дейт деп сурайсыз. Бул абдан көз каранды болуп калат жана мен изилдөөчүлөрдү алар тапшырып жаткан милдеттерди билип, өздөрүнө суроо берүүгө үндөйт элем, бул татыктуубу?
Менин сунушум, эгер айта турган маанилүү бир нерсеңиз болбосо, бир нерсени жарыялоо үчүн эле жарыялабаңыз. Кимге шилтеме жасап жатканыңызды ойлонуңуз. Эгерде сиз адабияттарды табуу үчүн AI колдонуп жатсаңыз, анда келтирилген мазмунду окуганыңызды текшериңиз, анткени бул цитаталар көп жолу мааниге ээ эмес.
Иззи Кларк: 09:03
Анан мен бул жакшы жагдай деп ойлойм. Ооба, кээ бир учурларда пайдалуу болушу мүмкүн AI колдонуунун жолдору бар, бирок ошол көндүмдөрдүн айрымдарын жигердүү сактап, башка жолдор менен дагы тийиштүү текшерүү жүргүзүп жатканыңызга ынануу үчүн.
Менимче, бул бизди ишенимдүүлүк боюнча талкууга алып келет. Демек, сиздин чөйрөңүздө жана кеңири коомчулукка, бул санариптик доордо ишенимди сактап калуу үчүн эмне кылуу керек? Mercè?
Мерсе Кросас: 09:30
Ооба, мен бул абдан жеңил деп ойлойм. Айтайын дегеним, сиз аны менен баарлаша алганыңызда, сиз аны жана эмненин үстүндө иштеп жатканыңызды толук түшүнгөнүңүздө жана аны сиз түшүнбөгөн башка нерсе жаратпаганда ишенимге ээ болгонсуз. Илимдин жана ачык илимдин баалуулуктарына кайрылсак, бул мүмкүн болушунча ачык-айкын, кимдир бирөө AI моделин кантип колдонгонуңуздан, ыкмаңыздан, сиз колдонгон маалыматтардан, иш процесстериңизден, табууга болот, жеткиликтүү, өз ара[иштей турган], кайра колдонула турган маалыматтар үчүн адилеттүү принциптерден эмне кылганыңызды текшере алат. Бирок, ошондой эле сиз колдонуп жаткан нерсе бөлүшүлүүчү, башкалар тарабынан табылышы жана текшерилиши үчүн программалык камсыздоо.
Иззи Кларк: 10:06
Бирок бул илимди жана санариптештирүүнү трансформациялоонун куралы боло турган көптөгөн кызыктуу жолдор бар. Ошентип, Мерсе, технологиянын өсүшүнө жараша илимий байланыштын ролун кандай көрөсүз?
Мерсе Кросас: 10:20
Ооба, илим байланышы, биз дагы коом үчүн бул боюнча көп иштерди жасашыбыз керек. Ал эми AI үчүн көптөгөн илимий натыйжаларды жалпылоого жана аны кеңири аудиторияга жеткиликтүү кылууда роль ойной турган мүмкүнчүлүктөр же мүмкүнчүлүктөр болгон күтүүлөр бар. Ошентип, бул кызыктуу болушу мүмкүн деп ойлойм.
Иззи Кларк: 10:41
Акыр-аягы, бул санариптик дүйнөдө илимдин келечегине экөөңөргө эмне үмүт берет? Мухаммед?
Мохаммад Хоссейни: 10:47
Менин оюмча, мага үмүт берген нерсе – бул изилдөөчүлөрдүн жаңы мууну. Биз ойлогон оюн айтууга батынган жана ал үчүн бааны төлөөгө даяр жаңы муундун өсүп жатканын байкап жатабыз. Мен АКШдамын жана мен чоң компаниялардын ар кандай түрлөрүн көрүп турам жана алар изилдөө пейзажына, университеттерге жана ушулардын баарына кандай таасир эте аларын көрүп турам. Ошондуктан, мен үчүн муну көрүү абдан маанилүү.
Иззи Кларк: 11:12
А Мерсе?
Мерсе Кросас: 11:15
Ошентип, бизде кантип иштээрин, кантип кызматташып жатканыбызды, илимде кандай жаңы суроолорду бере ала турганыбызды түшүнүү үчүн бизде көбүрөөк куралдар бар деп ойлойм. Жана менимче, эгер биз илим дегенди жоготпосок жана ачык илимдин баалуулуктарын жоготпосок, ошондой эле AI ыкмаларынын ушул жаңы түрүн колдонсок, бул жакшы илимге үмүт берет.
Иззи Кларк: 11:34
Мага кошулганыңыз үчүн экөөнө тең чоң рахмат.
Эгер сиз карьеранын алгачкы же орто курсунун изилдөөчүсү болсоңуз жана AIнын келечеги тууралуу маектешүүнүн бир бөлүгү болгуңуз келсе, жаңы өсүп келе жаткан илимпоздор үчүн Эл аралык илимий кеңештин форумуна кошулуңуз.
саякат: council.science/forum көбүрөөк билүү үчүн.
Мен Иззи Кларкмын жана кийинки жолу биз алгачкы жана орто карьерадагы изилдөөчүлөр океаныбызды коргоого кандайча жардам берерин жана бул үчүн дисциплинардык ыкманын күчүн талкуулайбыз. Ошого чейин.
The Science Diplomat подкасты тууралуу көбүрөөк маалымат алыңыз: Sir Peter Gluckman Илим боюнча кеңештер, ишеним жана далилдердин чеги жөнүндө Чек арасыз илим жөнүндө көбүрөөк окуңуз: изилдөөчүлөрдүн кийинки мууну үчүн эл аралык кызматташуу Изилдөө экосистемасындагы өсүштү жана туруктуулукту кайра карап чыгуу жөнүндө көбүрөөк окуңуз 