Nature調(diào)查：僅4%科學(xué)家認(rèn)為AI已成“必需品” | 1600+人參與

西風(fēng) 2023-10-10 13:44:37 來源：量子位

西風(fēng) 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

AI論文暴增，而真正覺得它是“剛需”的研究者，竟然只有4%？！

這一結(jié)論來自Nature的最新調(diào)查。

更準(zhǔn)確一點(diǎn)，是對那些會在科學(xué)研究中使用AI工具的研究者的調(diào)查結(jié)果。

這些人是從2022年最后四個月發(fā)表了論文的4萬多名研究者中挑選而出的，遍布全球，來自不同學(xué)科領(lǐng)域。

此外，開發(fā)AI工具的“局內(nèi)人”和在研究中不使用AI工具“局外人”也在調(diào)查之列。

目前相關(guān)結(jié)果已經(jīng)以“AI and science: what 1,600 researchers think”為題刊出。

科學(xué)研究人員到底是如何看待AI工具的？我們接著往下看。

1600位研究人員的AI看法

這項(xiàng)調(diào)查主要集中于研究人員對機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI的看法。

為了保證調(diào)查結(jié)果的客觀有效，如上所述，Nature通過電子郵件聯(lián)系了在2022年最后4個月內(nèi)發(fā)表論文的來自世界各地的4萬多名科學(xué)家，并邀請了Nature簡報(bào)的讀者參與調(diào)查。

最終選出了1659位受訪者，具體樣本構(gòu)成如下：

受訪者中來自亞（28%）、歐（近1/3）、北美（20%）的人居多。

其中，48%的人直接開發(fā)或研究AI，30%的人在研究中使用AI，22%的人在研究中不使用AI。

下面來看詳細(xì)結(jié)果。

據(jù)調(diào)查，那些在研究中使用AI的人中，超1/4的人認(rèn)為AI工具將在未來十年內(nèi)成為他們所在領(lǐng)域的“必需品”。

但認(rèn)為AI工具現(xiàn)在已是“必需品”的人只占4%?，另有47%的人認(rèn)為人工智能未來將“非常有用”。

相較之下，不使用AI的研究人員對此并不是很感興趣。即便如此，仍有9%的人認(rèn)為這些技術(shù)將在未來十年內(nèi)變得“必不可少”，另有34%的人表示它們將“非常有用”。

在對關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的看法調(diào)查中，受訪者需選擇AI工具所帶來的積極作用。2/3的受訪者認(rèn)為AI提供了更快的數(shù)據(jù)處理方式，58%的人認(rèn)為AI加速了以前不可行的計(jì)算，其次55%的人提到AI節(jié)省了時(shí)間和金錢。

而受訪者們認(rèn)為的AI可能帶來的消極作用主要有：導(dǎo)致更多地依賴模式識別而不是深刻理解（69%）、可能會在數(shù)據(jù)中強(qiáng)化偏見或歧視（58%）、可能會增加欺詐的發(fā)生概率（55% ）、盲目使用可能會導(dǎo)致研究無法重現(xiàn)（53% ）。

再來看研究人員對生成式AI工具的看法。

大多數(shù)人認(rèn)為生成式AI工具的一大優(yōu)點(diǎn)是總結(jié)和翻譯， 可以幫助非英語母語的研究人員改進(jìn)論文語法和風(fēng)格。其次，其編寫代碼的能力也得到了贊同。

但是生成式AI也存在一些問題。研究人員最擔(dān)心的是信息傳播不準(zhǔn)確（68%）、使抄襲更容易檢測更難（68%）、在論文/代碼中引入錯誤或不準(zhǔn)確的內(nèi)容（66%）。

受訪者還補(bǔ)充道，如果用于醫(yī)療診斷的AI工具是基于有偏見的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的，他們擔(dān)心可能會出現(xiàn)偽造研究、虛假信息和長期存在的偏見。

此外，根據(jù)使用頻率統(tǒng)計(jì)，即使是對AI感興趣的研究人員，在工作中經(jīng)常使用大語言模型的仍然是少數(shù)。

在所有被調(diào)查群體中，研究者們用AI做的最多的事兒是與研究無關(guān)的創(chuàng)意娛樂*；其次是用AI工具編寫代碼、構(gòu)思研究思路、幫助撰寫論文。

有一些科學(xué)家對大模型的輸出并不滿意。一位用大模型協(xié)助編輯論文的研究人員寫道：

感覺ChatGPT已經(jīng)復(fù)制了人類所有的不良寫作習(xí)慣。

芬蘭圖爾庫大學(xué)的物理學(xué)家Johannes Niskanen表示：

如果我們使用AI來閱讀和撰寫文章，科學(xué)很快就會從“for humans by humans”轉(zhuǎn)變?yōu)椤癴or machines by machines”。

在這項(xiàng)調(diào)查中，Nature還深入探究了研究人員對AI發(fā)展所面臨的困境的看法。

AI發(fā)展所面臨的困境

約一半的研究人員表示他們在開發(fā)或使用AI方面遇到了阻礙。

研究開發(fā)AI的研究人員最擔(dān)心的問題是：計(jì)算資源不足、研究資金不足以及用于AI訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足。

而在其他領(lǐng)域工作但在研究中使用AI的人則更擔(dān)心缺乏具備足夠技能的科學(xué)家和訓(xùn)練資源，還有安全和隱私。

不使用AI的研究人員表示他們不需要AI或認(rèn)為AI不實(shí)用、又或者他們?nèi)狈?jīng)驗(yàn)時(shí)間來研究這些AI工具。

值得一提的是，商業(yè)巨頭主導(dǎo)了AI的計(jì)算資源和AI工具的所有權(quán)也是受訪者關(guān)注的問題。

AI工具開發(fā)者中有23%表示，他們與開發(fā)AI工具的公司合作或就在這些公司工作（其中最常提到的是谷歌和微軟），而僅使用AI的人中只有7%有這樣的經(jīng)歷。

總體而言，過半受訪者認(rèn)為使用AI的研究人員與這些公司的科學(xué)家進(jìn)行合作是“非常”或“有些”重要的。

除了開發(fā)，使用方面也出現(xiàn)了一些問題。

此前就有研究人員表示，在科學(xué)研究中盲目使用AI工具可能導(dǎo)致錯誤、虛假和無法重現(xiàn)的研究結(jié)果。

堪薩斯州立大學(xué)曼哈頓分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Lior Shamir認(rèn)為：

機(jī)器學(xué)習(xí)有時(shí)可能有用，但AI引發(fā)的問題要比它所提供的幫助多?？茖W(xué)家在不了解自己在做什么的情況下使用AI，就可能會導(dǎo)致虛假的發(fā)現(xiàn)。

當(dāng)被問及期刊編輯和同行評審員是否能夠充分審查使用人工智能的論文時(shí)，受訪者的意見不一。

在研究中使用AI但不直接開發(fā)AI的研究人員中，約一半人表示不確定，1/4認(rèn)為審查是充分的，也有1/4認(rèn)為審查不充分。而那些直接開發(fā)AI的研究人員則傾向于對編輯和審查過程持更積極的看法。

除此之外，Nature還詢問了受訪者對于AI在社會的7種潛在影響的擔(dān)憂程度。

傳播錯誤信息成為了研究人員最為擔(dān)心的問題，2/3的人表示他們對此“非常擔(dān)心”或“很擔(dān)心”。

最不令人擔(dān)心的是AI可能對人類構(gòu)成生存威脅。

參考鏈接：https://www.nature.com/articles/d41586-023-02980-0