A IA pode estar tornando os cientistas menos criativos

A adopção de ferramentas de inteligência artificial para analisar dados e modelar resultados tem um enorme impacto nas perspectivas de carreira dos jovens cientistas, aumentando significativamente as suas hipóteses de ascenderem a posições de influência nas suas áreas, de acordo com um novo estudo. Mas esse benefício para os investigadores individuais parece ter um custo mais amplo para a ciência.

Pesquisadores da Universidade de Chicago e da Universidade de Tsinghua, na China, analisaram quase 68 milhões de artigos de pesquisa em seis disciplinas científicas (sem incluir a ciência da computação) e descobriram que os artigos que incorporavam técnicas de IA eram citados com mais frequência, mas também se concentravam em um conjunto mais restrito de tópicos e eram mais repetitivos. Em essência, quanto mais os cientistas utilizam a IA, mais se concentram no mesmo conjunto de problemas que podem ser respondidos com grandes conjuntos de dados existentes e menos exploram questões fundamentais que podem levar a campos de estudo inteiramente novos.

“Fiquei surpreso com a escala dramática da descoberta, (a IA) aumenta dramaticamente a capacidade das pessoas de permanecer e avançar dentro do sistema”, disse James Evans, coautor do artigo pré-impresso e diretor do Laboratório de Conhecimento do Universidade de Chicago. “Isto sugere que há um enorme incentivo para que os indivíduos adotem este tipo de sistemas no seu trabalho… é entre prosperar e não sobreviver num campo de investigação competitivo.”

À medida que esse incentivo leva a uma dependência crescente da aprendizagem automática, das redes neurais e dos modelos de transformadores, “todo o sistema científico feito pela IA está a encolher”, disse ele.

O estudo examinou artigos publicados de 1980 a 2024 nas áreas de biologia, medicina, química, física, ciência dos materiais e geologia. Descobriu-se que os cientistas que usaram ferramentas de IA para conduzir as suas pesquisas publicaram 67% mais artigos anualmente, em média, e os seus artigos foram citados três vezes mais frequentemente do que aqueles que não usaram IA.

Evans e os seus coautores examinaram então as trajetórias de carreira de 3,5 milhões de cientistas e categorizaram-nos como cientistas juniores, aqueles que não lideraram uma equipa de investigação, ou cientistas estabelecidos, aqueles que o fizeram. Descobriram que os cientistas juniores que utilizavam IA tinham 32% mais probabilidades de liderar uma equipa de investigação – e progrediram para essa fase da sua carreira muito mais rapidamente – em comparação com os seus homólogos que não usavam IA, que eram mais propensos a abandonar completamente a academia.

Em seguida, os autores utilizaram modelos de IA para categorizar os tópicos cobertos pela investigação assistida por IA versus investigação não assistida por IA e para examinar como os diferentes tipos de artigos se citavam entre si e se estimulavam novas vertentes de investigação.

Eles descobriram que, em todos os seis campos científicos, os investigadores que utilizam a IA “encolheram” o tema que cobriam em 5%, em comparação com os investigadores que não utilizavam a IA.

O domínio da pesquisa viabilizada pela IA também foi dominado por artigos de “superestrelas”. Aproximadamente 80 por cento de todas as citações dentro dessa categoria foram para os 20 por cento dos artigos mais citados e 95 por cento de todas as citações foram para os 50 por cento dos artigos mais citados, o que significa que cerca de metade da pesquisa assistida por IA raramente foi realizada. já citado novamente.

Da mesma forma, Evans e seus coautores – Fengli Xu, Yong Li e Qianyue Hao – descobriram que a pesquisa em IA estimulou 24% menos envolvimento subsequente do que a pesquisa sem IA na forma de artigos que citavam uns aos outros, bem como o original. papel.

“Essas descobertas reunidas sugerem que a IA na ciência se tornou mais concentrada em torno de tópicos específicos e quentes que se tornam ‘multidões solitárias’ com interação reduzida entre artigos”, escreveram eles. “Esta concentração leva a mais ideias sobrepostas e inovações redundantes ligadas a uma contracção na extensão e diversidade do conhecimento em toda a ciência.”

Evans, cuja especialidade é estudar como as pessoas aprendem e conduzem pesquisas, disse que o efeito da contratação na pesquisa científica é semelhante ao que aconteceu quando a Internet surgiu e as revistas acadêmicas ficaram online. Em 2008, ele publicou um artigo na revista Science mostrando que, à medida que as editoras se tornaram digitais, os tipos de estudos citados pelos pesquisadores mudaram. Eles citaram menos artigos, de um grupo menor de periódicos, e favoreceram pesquisas mais recentes.

Como um usuário ávido de técnicas de IA, Evans disse que não é antitecnologia; a Internet e a IA trazem benefícios óbvios para a ciência. Mas as conclusões do seu último estudo sugerem que os organismos de financiamento governamental, as empresas e as instituições académicas precisam de mexer nos sistemas de incentivos para os cientistas, a fim de encorajar um trabalho menos centrado na utilização de ferramentas específicas e mais centrado em abrir novos caminhos para as gerações futuras. de pesquisadores para construir.

“Há uma pobreza de imaginação”, disse ele. “Precisamos desacelerar essa substituição completa de recursos para pesquisas relacionadas à IA para preservar algumas dessas abordagens alternativas existentes.”