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近年来,人工智能(AI)技术在科学研究领域中的应用与影响日益显著。从生物医学、材料学、到天文学等学科,AI4Science 正改变着科学研究的方式,加速科学研究。
AI 通过提供大规模数据分析、模拟实验环境、优化研究过程等功能,为科学家们提供了前所未有的支持和帮助,也确实将科学研究推向了一个新的阶段。
然而,AI 在为科研带来更多可能性的同时,也引发了许多问题。
来自耶鲁大学和普林斯顿大学的研究团队认为,在科学研究中,AI 可能会造成知识生产的单一性,即科学的单一文化(scientific monocultures)。
具体来说,在这种文化中,某些类型的方法、问题和观点主导了其他方法,使科学缺乏创新性,更容易出错。
同时,AI 提出的解决方案也可能掩盖了我们的认知局限性,使我们容易产生一种错觉,即我们认为自己对世界的了解比实际情况要多。
因此,科学家需要审慎考虑 AI 在科学研究中的潜在影响,从而负责任地进行知识生产。
相关研究论文以“Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research”为题,已发表在科学期刊 Nature 上。
该论文从大量与 AI4Science 相关的文献中,提炼出了 AI 的四大应用愿景——智囊团(Oracles)、代理人(Surrogates)、量化分析师(Quants)和裁决者(Arbiters),并分别讨论了 AI 在科学研究中的应用和影响。
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GMT+8, 2024-12-27 23:44
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