AI ノーベル賞は研究の焦点をどう変えるのか

しかしホジキンソン氏は、この分野の研究者がなぜこのトリオが今年賞を受賞したのかをリバースエンジニアリングしようとする際に、科学ではなく技術に注目するのではないかと懸念している。 「これが起こらないことを願っているのは、研究者がすべての AI ツールが同等であると誤って考え、チャットボットを不適切に使用することです」と彼は言います。

このようなことが起こるのではないかという懸念は、変革をもたらすと思われる他のテクノロジーに対する関心の爆発に基づいています。 「誇大宣伝サイクルは常に存在します。最近のものはブロックチェーンとグラフェンです」とホジキンソン氏は言います。 Google Scholar によると、2004 年のグラフェンの発見後、2005 年から 2009 年の間にこの物質に言及した 45,000 件の学術論文が出版されました。しかし、アンドレ・ガイム氏とコンスタンチン・ノボセロフ氏がこの物質の発見でノーベル賞を受賞した後、発表された論文の数は2010年から2014年の間に45万4000本、2015年から2020年の間に100万本以上に急増した。この研究の急増により、 おそらく だけ持っていました 控えめ これまでのところ現実世界への影響。

ホジキンソン氏は、AI分野での研究がノーベル賞委員会によって認められた複数の研究者の活気に満ちた力によって、他の研究者がその分野に集まり始める可能性があり、その結果、科学の質が変化する可能性があると考えている。 「提案や申請に内容があるかどうか」 [of AI] それは別の問題だ」と彼は言う。

私たちはすでに、AI に対するメディアと世間の注目が学術コミュニティに与える影響を見てきました。によると、AI に関する出版物の数は 2010 年から 2022 年の間に 3 倍に増加しました。 スタンフォード大学による研究、2022 年だけでも 25 万近くの論文が出版されており、1 日あたり 660 以上の新しい出版物が出版されています。それは、2022 年 11 月の ChatGPT リリースによって生成 AI 革命が始まる前のことです。

学者たちがメディアの注目、資金、ノーベル賞委員会の賞賛にどの程度従う可能性があるかは、ニューヨーク大学タンドン工学部のコンピュータサイエンス准教授でAIに取り組むジュリアン・トゲリウス氏を悩ませる疑問だ。 「科学者は一般に、抵抗が最も少なく、費用対効果が最も高い方法の組み合わせをたどります」と彼は言います。そして、資金がますます不足し、研究者の就職の見通しに直接関係している学術界の競争の性質を考慮すると、今週の時点で、成績優秀者にノーベル賞を獲得する可能性を秘めた流行のテーマの組み合わせは可能性が高いと思われる。抵抗したくなるかもしれません。

リスクは、これが革新的な新しい考え方を妨げる可能性があることです。 「自然界からより基本的なデータを取得し、人間が理解できる新しい理論を考え出すのは、難しいことです」とトゲリウス氏は言います。しかし、それには深い思考が必要です。研究者にとっては、既存の理論をサポートし、既存のデータを含む AI によって可能になるシミュレーションを実行する方がはるかに生産的であり、理解に大きな飛躍をもたらすのではなく、小さなホップを生み出すことができます。トゲリウス氏は、新世代の科学者は、そのほうが簡単なので、最終的にはまさにそれを行うようになるだろうと予測しています。

また、AI 分野の進歩に貢献してきた自信過剰なコンピューター科学者たちが、AI の研究が無関係な科学分野 (この例では物理学と化学) でノーベル賞を受賞しているのを目にし始め、彼らの足跡をたどって、科学技術を侵害することを決意するリスクもあります。他人の縄張り。 「コンピュータ科学者は、良くも悪くも、自分の知らない分野に首を突っ込み、何らかのアルゴリズムを導入し、それを進歩だと称するのは当然の評判です」とトゲリウス氏は言う。彼は物理学、生物学、地質学についてはあまり知識がないため、それについてよく考える前に、別の科学分野にディープラーニングをして「進歩」させました。