Nature: Ist KI so nützlich, dass sie süchtig macht? Seien Sie vorsichtig, dass es Menschen „arrogant“ werden lässt

In den letzten Jahren haben die Anwendung und der Einfluss der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich der wissenschaftlichen Forschung zunehmend an Bedeutung gewonnen. Von der Biomedizin über die Materialwissenschaft bis hin zur Astronomie und anderen Disziplinen verändert AI4Science die Art und Weise, wie wissenschaftliche Forschung durchgeführt wird, und beschleunigt die wissenschaftliche Forschung.

KI bietet Wissenschaftlern beispiellose Unterstützung und Hilfe, indem sie Funktionen wie die Analyse umfangreicher Daten, die Simulation experimenteller Umgebungen und die Optimierung von Forschungsprozessen bereitstellt und die wissenschaftliche Forschung tatsächlich auf eine neue Stufe gehoben hat.

Obwohl KI der wissenschaftlichen Forschung mehr Möglichkeiten eröffnet, wirft sie auch zahlreiche Probleme auf.

Ein Forschungsteam der Yale University und der Princeton University ist der Ansicht, dass KI in der wissenschaftlichen Forschung zu einer Vereinheitlichung der Wissensproduktion, also zu wissenschaftlichen Monokulturen, führen könnte .

Genauer gesagt handelt es sich um eine Kultur, in der bestimmte Methoden, Fragen und Perspektiven andere dominieren, wodurch die Wissenschaft weniger innovativ und fehleranfälliger wird .

Gleichzeitig können die von der KI vorgeschlagenen Lösungen auch unsere kognitiven Grenzen verschleiern und uns der Illusion erliegen lassen, wir wüssten mehr über die Welt, als es tatsächlich der Fall ist.

Daher müssen Wissenschaftler die potenziellen Auswirkungen der KI in der wissenschaftlichen Forschung sorgfältig bedenken, um verantwortungsvoll Wissen zu produzieren .

Die zugehörige Forschungsarbeit mit dem Titel „Künstliche Intelligenz und Illusionen des Verstehens in der wissenschaftlichen Forschung“ wurde in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht.

Dieses Dokument extrahiert aus einer großen Menge an Literatur im Zusammenhang mit AI4Science vier wichtige Anwendungsvisionen der KI – Orakel, Surrogate, Quants und Arbiter – und diskutiert die Anwendung und Auswirkungen der KI in der wissenschaftlichen Forschung.

Tisch | Vision von KI in der wissenschaftlichen Forschung. Die oben genannten vier Typen wurden durch die Analyse aktueller Veröffentlichungen zum Potenzial der KI zur Verbesserung der Wissensproduktion in allen wissenschaftlichen Disziplinen abgeleitet. In den enthaltenen Artikeln wird entweder der allgemeine Begriff „KI“ verwendet oder es werden spezifische Methoden im Zusammenhang mit dem KI-Konzept erwähnt, am häufigsten maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und große Sprachmodelle. Die Tabelle fasst zusammen, wie Visionen auf verschiedene Forschungsphasen sowie wahrgenommene Grenzen der wissenschaftlichen Kapazität und Effizienz reagieren.

Warum vertrauen menschliche Wissenschaftler der KI?

In den letzten Jahren wurde KI zunehmend in der wissenschaftlichen Forschung eingesetzt und man geht davon aus, dass die von ihr bereitgestellten Lösungen die wissenschaftlichen Forschungsmethoden revolutionieren könnten.

Doch wie kann KI das Vertrauen der Wissenschaftler gewinnen?

Erstens werden KI-Tools nicht nur als Werkzeuge, sondern als Forschungshelfer betrachtet, die Lösungen und Erkenntnisse liefern können, die über menschliche Grenzen hinausgehen . Diese Wahrnehmung stärkt das Vertrauen der Wissenschaftler in die KI, da sie diese Werkzeuge als Partner bei der Wissensproduktion betrachten.

Zweitens wird KI-Tools eine Glaubwürdigkeit zugeschrieben, die sie durch Eigenschaften wie Objektivität, tiefes Verständnis und die Fähigkeit, zufriedenstellende Erklärungen zu liefern, steigert . Diese Darstellung macht KI-Tools in bestimmten Situationen vertrauenswürdiger als Menschen.

Drittens bieten KI-Tools Lösungen, die den Vorlieben der Menschen für einfache, umfassende, vereinfachte und quantifizierte Erklärungen entsprechen und so den Eindruck des Verständnisses fördern .

Allerdings sind mit der Integration von KI in die wissenschaftliche Forschung auch kognitive Risiken verbunden, insbesondere in Form von Illusionen des kognitiven Verständnisses.

Abbildung | Illusionen des Verständnisses in der KI-gesteuerten wissenschaftlichen Forschung.

Wie in Abbildung a oben gezeigt, können Wissenschaftler, die KI-Tools für die Forschung verwenden, der Illusion einer Erklärungstiefe erliegen. Im Beispiel verwendet ein Wissenschaftler ein KI-Quant, um ein Phänomen (X) zu modellieren, und glaubt, X besser zu verstehen, als dies tatsächlich der Fall ist.

In Abbildung b können Wissenschaftler in einer einzigen kognitiven Kultur leicht der Illusion einer umfassenden Erforschung unterliegen und fälschlicherweise glauben, dass sie den Raum aller überprüfbaren Hypothesen erforschen, während sie in Wirklichkeit einen engeren Raum von Hypothesen erforschen, die mit KI-Tools getestet werden können.

Darüber hinaus können Wissenschaftler, wie in Abbildung c gezeigt, in einer Monokultur des Wissens leicht eine Illusion der Objektivität entwickeln und fälschlicherweise glauben, dass KI-Tools keine Haltung einnehmen oder alle möglichen Haltungen darstellen können (indem sie Alternativen zu menschlichen Teilnehmern in der Forschung verwenden), während in KI-Tools tatsächlich die Trainingsdaten und die Perspektiven der Entwickler eingebettet sind. Illusionen des kognitiven Verständnisses entstehen, wenn Einzelpersonen ihr eigenes Verständnisniveau überschätzen und das Wissen und die Fähigkeiten von KI-Tools oder anderen Community-Mitgliedern mit ihren eigenen verwechseln. Dieses Phänomen kann zu Fehlern und übertriebenem Optimismus bei wissenschaftlichen Behauptungen führen, insbesondere wenn KI-Tools außerhalb des Expertenbereichs eingesetzt werden.

Sieht die Zukunft von AI4Science gut aus?

Da KI-Tools glaubwürdig erscheinen und eine Verbesserung von Qualität und Quantität der Forschung versprechen, wird die auf diesen Tools basierende Forschung wahrscheinlich deutlich zunehmen. Derzeit nehmen die Zitate zur KI in Veröffentlichungen und Patenten zu, und Artikel, in denen KI-Tools verwendet werden, weisen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Disziplin einen zunehmenden Trend zu Zitaten auf.

Wenn sich dieser Trend fortsetzt, welche kognitiven Risiken entstehen, wenn KI-gestützte Forschung die Wissensproduktion allmählich dominiert?

Der Artikel gibt einen Standpunkt wieder: Die Wissenschaft könnte eine Monokultur bilden.

Der Autor verwendet eine Analogie, um diesen Punkt zu veranschaulichen: In der Landwirtschaft ist Monokultur die Praxis, auf demselben Stück Land nur eine Nutzpflanze anzubauen. Diese Vorgehensweise verbessert die Effizienz, macht die Pflanzen aber auch anfälliger für Schädlinge und Krankheiten.

Der Artikel argumentiert, dass die durch KI-Tools gebotene Effizienz die Entwicklung einer wissenschaftlichen Monokultur fördern könnte, in der bestimmte Formen der Wissensproduktion alle anderen dominieren. Sie können auf zwei verschiedene, sich jedoch ergänzende Arten erreicht werden.

Erstens durch die Priorisierung der Probleme und Methoden, die sich am besten für die KI-Unterstützung eignen (eine Monokultur der Wissensproduktion).

Zweitens durch die Priorisierung der Arten von Perspektiven, die KI zum Ausdruck bringen kann (die Monokultur der Wissenseigentümer) .

Genauso wie Pflanzenmonokulturen anfälliger für Schädlinge und Krankheiten sind, machen wissenschaftliche Monokulturen unser Verständnis der Welt anfälliger für Fehler, Voreingenommenheit und verpasste Innovationsmöglichkeiten.

Wenn neue Werkzeuge und Technologien auftauchen, neigen Wissenschaftler dazu, diese schnell zu ihrem Vorteil zu nutzen. Allerdings könnten diese Risiken besonders akut werden, da KI-Tools voraussichtlich in zahlreichen Bereichen breite Anwendung finden und sich zu Super-Kollaborateuren entwickeln werden, die in Wissensgemeinschaften integriert sind.

Eine Monokultur der Wissensproduktion gefährdet nicht nur die Blüte der Wissenschaft, sondern erzeugt auch die Illusion kognitiven Verstehens. In diesen Illusionen glauben Wissenschaftler fälschlicherweise, dass KI-Tools das menschliche Verständnis der Wissenschaft voranbringen, anstatt zu erkennen, dass diese Tools tatsächlich den Spielraum der wissenschaftlichen Wissensproduktion einschränken .

Das Verständnis der Risiken ist ein wichtiger Schritt im Umgang mit ihnen. Um die Risiken der Anwendung von KI in der Wissensproduktion zu mindern, müssen die Menschen ihr Verständnis für die kognitiven Risiken der wissenschaftlichen Monokultur und ihre Wahrnehmung kognitiver Illusionen verbessern.

Tatsächlich begeistert die Anwendung von KI in der Wissenschaft wirklich alle, beispielsweise wenn KI-Chemiker die Katalyseforschung beschleunigen, generative KI die Kohlenstoffabscheidung unterstützt und so weiter.

Bevor AI4Science jedoch weiter voranschreiten kann, müssen Wissenschaftler die technischen Grenzen und das Potenzial der KI sowie ihre Auswirkungen auf die sozialen Praktiken der wissenschaftlichen Wissensproduktion berücksichtigen .

KI-gestützte wissenschaftliche Forschung könnte eine Zukunft einläuten, in der es nicht nur an Diversität bei den Teilnehmern, sondern auch bei den verfolgten Forschungsthemen mangelt. Sie erzeugen außerdem Illusionen des kognitiven Verständnisses und verhindern, dass wir erkennen, dass sich unsere Perspektive verengt hat.

Während der weitverbreitete Einsatz von KI in der Wissenschaft unvermeidlich ist, tragen Wissenschaftler neben der Wissensproduktion auch die Verantwortung, die Entwicklung der Dinge zu bestimmen.

Link zum Artikel:

https://www.nature.com/articles/s41586-024-07146-0