Yapay Zeka Bilim İnsanlarının Yaratıcılığını Azaltıyor Olabilir

Yapay zeka araçlarını veri analizi ve sonuç modellemesinde kullanmak, genç bilim insanlarının kariyerinde büyük bir etki yaratıyor, onları kendi alanlarında etkili konumlara yükselme şanslarını önemli ölçüde artırıyor. Ancak bireysel araştırmacılar için bu fayda, bilime daha geniş bir maliyet getiriyor gibi görünüyor.

Chicago Üniversitesi ve Çin’deki Tsinghua Üniversitesi’nden araştırmacılar, bilgisayar bilimi dışındaki altı bilimsel disiplinden yaklaşık 68 milyon araştırma makalesi inceledi ve yapay zeka tekniklerini içeren makalelerin daha sık atıf aldığını buldu. Ancak bu makaleler aynı zamanda daha dar bir konu alanına odaklanmakta ve daha tekrarlayıcıydı. Esasen, bilim insanları yapay zekayı ne kadar çok kullanırsa, büyük ve var olan veri setleriyle cevaplanabilecek aynı sorunlara odaklanıyorlar ve tamamen yeni araştırma alanlarına yol açabilecek temel soruları daha az keşfediyorlar.

“Bu bulgunun dramatik boyutları beni şaşırttı, [Yapay Zeka] insanların sistemde kalma ve ilerleme kapasitesini dramatik bir şekilde artırıyor,” dedi Chicago Üniversitesi’nden Knowledge Lab’in direktörü ve çalışmanın ortak yazarı James Evans. “Bu, bireylerin çalışmalarında bu tür sistemleri benimsemesi için büyük bir teşvik olduğunu gösteriyor… rekabetçi bir araştırma alanında hayatta kalma ile başarmak arasında bir fark var.”

Bu teşvik, makine öğrenimi, sinir ağı ve dönüştürücü modellerine artan bir bağımlılığa yol açtıkça, “yapay zeka ile yapılan bilimin tüm sistemi küçülüyor,” dedi.

Çalışma, 1980’den 2024’e dek biyoloji, tıp, kimya, fizik, malzeme bilimi ve jeoloji alanlarında yayınlanan makaleleri inceledi. Araştırmalarında yapay zeka araçlarını kullanan bilim insanlarının yılda ortalama %67 daha fazla makale yayımladıkları ve bu makalelerin, yapay zeka kullanmayanlara kıyasla üç kat daha fazla atıf aldığı tespit edildi.

Evans ve yazar arkadaşları, 3,5 milyon bilim insanının kariyerleri inceledi ve onları yağ araştırma ekibi liderliği yapmamış genç bilim insanları ya da araştırma ekibi liderliği yapmış olan yerleşik bilim insanları olarak kategorize etti. Yapay zeka kullanan genç bilim insanlarının araştırma ekibi liderliğine geçme olasılığının %32 daha yüksek olduğu ve kariyerlerinin bu aşamasına daha hızlı ulaştıkları, yapay zeka kullanmayan meslektaşlarına göre akademiyi daha fazla terk ettikleri görüldü.

Daha sonra, yazarlar AI modellerini, AI destekli ve AI kullanılmayan araştırmaların öne çıkan konularını ve farklı türdeki makalelerin birbirinden alıntı yapıp yeni araştırma alanlarını teşvik edip etmediklerini kategorize etmek için kullandı.

Altı bilimsel alanın tamamında, yapay zeka kullanan araştırmacıların çalışma kapsamlarını %5 oranında “küçülttüğü”, yapay zeka kullanmayanlara kıyasla belirlendi.

Yapay zeka destekli araştırmaların alanı ayrıca “süperstar” makaleler tarafından domine ediliyordu. Bu kategorideki tüm atıfların yaklaşık %80’i en çok atıf alan %20’lik kısma, %95’i ise en çok atıf alan %50’lik kısma gidiyor, yani yapay zeka destekli araştırmaların yarısı nadiren veya hiç atıf almıyor.

Benzer şekilde, Evans ve yazar arkadaşları, AI araştırmalarının kendisine ve orijinal makaleye alıntı yapan makaleler şeklinde AI dışı araştırmalara kıyasla %24 daha az devam eden etkileşim sağladığını buldu.

“Bu derlenen bulgular, bilimde yapay zekanın daha belirli sıcak konu etrafında ‘yalnız kalabalıklar’ haline geldiğini ve makaleler arasında azalan etkileşim ile bilgi alanının ve bilimsel çeşitliliğin daralmasına yol açtığını öne sürüyor,” diye yazdılar. Evans, insanların nasıl öğrendiği ve araştırma yaptığı üzerine uzmanlaşmış biri olarak, bu bilimsel araştırmadaki daralmanın internetin ortaya çıkması ve akademik dergilerin çevrimiçi hale gelmesiyle meydana gelen duruma benzer olduğunu belirtti. 2008’de, araştırmacıların daha az makale alıntıladığını, daha az sayıda dergiden ve daha yeni araştırmaları tercih ettiğini gösteren bir çalışma yayımladı.

Bir AI tekniği kullanıcısı olarak, Evans teknoloji karşıtı olmadığını belirtti; internetin ve yapay zekanın bilime açık faydaları var. Ancak son çalışmasının bulguları, hükümet finansman kurumlarının, şirketlerin ve akademik kurumların bilim insanlarının teşvik sistemlerinde değişiklik yapmaları gerektiğini ve bilim insanlarını özel araçları kullanmaya odaklanmaktan ziyade gelecekteki nesiller için yeni alanlar açmaya teşvik etmelerini öneriyor.

“Bu hayal gücü fakirliği var,” dedi. “Bu kaynakların tamamen yapay zekaya aktarılmasını yavaşlatmalı ve var olan alternatif yaklaşımları korumalıyız.”