Az MI rengeteget hozzájárul az egyes kutatók munkájához, ugyanakkor a tudományos folyamatokban valami rendkívül lényegeset is elvehet.

A mesterséges intelligencia alkalmazása rendkívül hasznos lehet a kutatók számára, elősegítve ezzel karriercéljaik megvalósulását. Ugyanakkor a tudományos közegben ennek van egy árnyoldala is, amely negatívan befolyásolhatja a kutatás egészét.

A Chicagói Egyetem és a kínai Tsinghua Egyetem kutatói közel 68 millió, 1980 és 2024 között publikált tudományos közleményt vizsgáltak meg, amelyek hat tudományterületet öleltek fel (biológia, orvostudomány, kémia, fizika, anyagtudomány és geológia).

Kiderült, hogy azok a kutatók, akik mesterséges intelligencia eszközöket használtak a kutatásaikhoz, évente átlagosan 67 százalékkal több tanulmányt publikáltak, és a tanulmányaikat több mint háromszor olyan gyakran idézték, mint azokét, akik nem használtak mesterséges intelligenciát.

Egy átfogó tanulmány keretében 3,5 millió tudós karrierjét elemezték, és két fő kategóriába sorolták őket: az egyik csoportba a fiatal kutatók kerültek, akik még nem irányítottak kutatócsoportot, a másikba pedig azok, akik már rendelkeztek tapasztalattal és vezettek csoportot. Az eredmények azt mutatták, hogy a mesterséges intelligenciát alkalmazó fiatal tudósok lényegesen gyorsabban értek el csoportvezetői pozíciót, és 32 százalékkal nagyobb eséllyel folytatták ezt a pályafutást, mint azok, akik nem használták az MI-t. Érdekes módon, a nem MI-t használó kutatók körében a pályaelhagyás kockázata is magasabb volt – számolt be a kutatásról a Gizmodo.

Összességében megállapítható, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása kedvező hatással van az egyéni kutatók karrierjére, jelentősen növelve a fiatal szakemberek lehetőségeit arra, hogy befolyásos pozíciókat töltsenek be saját szakterületükön. Ugyanakkor, ami az egyének szempontjából előnyös, az a tudományos közösség egészére nézve akár hátrányos is lehet. A kutatás készítői arra is rámutattak, hogy bár a mesterséges intelligencia által támogatott munkákra való hivatkozások száma nőtt, ezek a művek gyakran egy szűkebb témakörre koncentrálnak, és egyre inkább ismétlődő jellegűek. Ahogy a tudósok egyre inkább támaszkodnak az MI-re, úgy hajlamosabbak ugyanazokra a problémákra fókuszálni, amelyekre már meglévő, nagy adathalmazok adhatnak válaszokat, miközben elhanyagolják az olyan alapvető kérdéseket, amelyek új kutatási irányokat nyithatnának meg.

A szakemberek úgy összegzik jelen kutatási eredményeiket, hogy azok az MI-nek köszönhető egyéni kreativitás növekedésére utalnak, viszont közben fennáll a kollektív újdonság elvesztésének kockázata. Egy példát is felhoznak szemléltetésül: a generatív mesterséges intelligencia segítségével az írók jobban járnak egyénileg, viszont együttesen az újszerű tartalom szűkebb köre jön létre, sérül a kollektív kreativitás. Éppen ezért az eredményeiket megfontolandónak tartják a kreativitás erősítése iránt érdeklődő kutatók, a politikai döntéshozók és a gyakorlati szakemberek számára.

Az amerikai és kínai kutatók a Science Advances folyóiratban foglalták össze észrevételeiket.