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(duì)那些會(huì)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(gè)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工具的“局外人”也在調(diào)查之列，總調(diào)查人數(shù)達(dá)1600+。

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(duì)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(gè)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(qǐng)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(duì)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(duì)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(shí)別而不是深刻理解（69%）、可能會(huì)在數(shù)據(jù)中強(qiáng)化偏見或歧視（58%）、可能會(huì)增加欺詐的發(fā)生概率（55% ）、盲目使用可能會(huì)導(dǎo)致研究無法重現(xiàn)（53% ）。

再來看研究人員對(duì)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(cuò)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(huì)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(duì)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(duì)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(huì)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(duì)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?cè)陂_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?！被颉坝行敝匾摹?/p>

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(cuò)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。科學(xué)家在不了解自己在做什么的情況下使用AI，就可能會(huì)導(dǎo)致虛假的發(fā)現(xiàn)。

當(dāng)被問及期刊編輯和同行評(píng)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(duì)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(duì)于AI在社會(huì)的7種潛在影響的擔(dān)憂程度。

傳播錯(cuò)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(duì)此“非常擔(dān)心”或“很擔(dān)心”。

最不令人擔(dān)心的是AI可能對(duì)人類構(gòu)成生存威脅。