Jak by mohly Nobelovy ceny AI změnit zaměření výzkumu

Přesto se Hodgkinson obává, že výzkumní pracovníci v oboru budou věnovat pozornost technice spíše než vědě, když se budou snažit reverzní inženýrství, proč trio letos vyhrálo cenu. „Doufám, že to nezpůsobí, že výzkumníci budou nevhodně používat chatboty tím, že si mylně myslí, že všechny nástroje umělé inteligence jsou ekvivalentní,“ říká.

Strach, že by k tomu mohlo dojít, je založen na explozi zájmu o další údajně transformativní technologie. „Vždy existují cykly humbuku, poslední dobou jsou blockchain a grafen,“ říká Hodgkinson. Po objevu grafenu v roce 2004 bylo podle Google Scholar v letech 2005 až 2009 publikováno 45 000 akademických prací zmiňujících tento materiál. Ale poté, co Andre Geim a Konstantin Novoselov získali Nobelovu cenu za objev materiálu, počet publikovaných prací vyletěl mezi roky 2010 a 2014 na 454 000 a mezi lety 2015 a 2020 na více než milion. Tento nárůst výzkumu měl pravděpodobně zatím jen mírný dopad v reálném světě.

Hodgkinson věří, že energizující síla mnoha výzkumníků, kteří byli oceněni panelem Nobelovy ceny za jejich práci v AI, by mohla způsobit, že se ostatní začnou shromažďovat kolem pole – což by mohlo vést k vědě proměnlivé kvality. „Zda mají návrhy a aplikace smysl [of AI] je jiná věc,“ říká.

Již jsme viděli vliv pozornosti médií a veřejnosti na AI na akademickou komunitu. Počet publikací kolem AI se mezi lety 2010 a 2022 ztrojnásobil, podle výzkumu Stanfordské univerzity, přičemž jen v roce 2022 vyšlo téměř čtvrt milionu článků: více než 660 nových publikací denně. To je předtím, než vydání ChatGPT v listopadu 2022 odstartovalo generativní revoluci umělé inteligence.

Otázka, do jaké míry akademici pravděpodobně budou sledovat pozornost médií, peníze a chválu výboru pro Nobelovu cenu, znepokojuje Juliana Togeliuse, docenta počítačových věd na Tandon School of Engineering na New York University, který pracuje na umělé inteligenci. „Vědci obecně následují nějakou kombinaci cesty nejmenšího odporu a největšího třesku za své peníze,“ říká. A vzhledem ke konkurenční povaze akademické sféry, kde je financování stále vzácnější a přímo spojené s pracovními vyhlídkami výzkumných pracovníků, se zdá pravděpodobné, že kombinace trendového tématu, které – od tohoto týdne – má potenciál vynést Nobelovu cenu za nejlepší výsledky. může být příliš lákavé na to, aby se tomu bránilo.

Riziko spočívá v tom, že by to mohlo brzdit inovativní nové myšlení. „Získání více základních dat z přírody a vymýšlení nových teorií, kterým lidé porozumí, jsou těžké věci,“ říká Togelius. To ale vyžaduje hluboké zamyšlení. Pro výzkumníky je mnohem produktivnější provádět simulace pomocí umělé inteligence, které podporují existující teorie a zahrnují existující data – což přináší malé skoky v porozumění spíše než obrovské skoky. Togelius předvídá, že nová generace vědců nakonec udělá přesně to, protože je to jednodušší.

Existuje také riziko, že příliš sebevědomí počítačoví vědci, kteří pomohli pokročit v oblasti umělé inteligence, začnou vidět, jak se práci umělé inteligence udělují Nobelovy ceny v nesouvisejících vědeckých oborech – v tomto případě ve fyzice a chemii – a rozhodnou se jít v jejich stopách a zasahovat do trávník jiných lidí. „Počítačoví vědci mají zaslouženou pověst, že strkají nos do polí, o kterých nic nevědí, zavádějí nějaké algoritmy a nazývají to pokrokem, k lepšímu i horšímu,“ říká Togelius, který přiznává, že byl dříve v pokušení přidat hluboké učení do jiného oboru vědy a „posunout“, než si to promyslí, protože toho o fyzice, biologii nebo geologii moc neví.