Kebangkitan AI: Membentuk Semula Paradigma Penyelidikan

Kecerdasan Buatan (AI) sedang membentuk semula landskap penyelidikan saintifik, dan ini bukan sekadar penambahbaikan inkremental kepada alat saintis, tetapi transformasi mendalam yang didorong oleh alat revolusioner, membentuk semula kaedah saintifik dan keseluruhan ekosistem penyelidikan. Kita sedang menyaksikan kelahiran paradigma saintifik baharu, yang kepentingannya setanding dengan revolusi saintifik itu sendiri.

Keupayaan dwi AI - keupayaan ramalan dan keupayaan penjanaan - adalah pendorong teras transformasi ini. Kekuatan dwi ini membolehkan AI mengambil bahagian dalam hampir setiap peringkat penyelidikan, daripada pembentukan konsep hingga penemuan akhir.

Paradigma Tradisional: Dunia Hipotesis dan Pemalsuan

Gelung Klasik: “Hipotesis-Eksperimen-Pengesahan”

Secara tradisinya, kemajuan saintifik mengikut gelung logik yang jelas dan mantap, “hipotesis-eksperimen-pengesahan”. Para saintis bermula dengan mengemukakan hipotesis yang khusus dan boleh diuji berdasarkan pengetahuan dan pemerhatian sedia ada. Seterusnya, mereka mereka bentuk dan menjalankan eksperimen yang ketat untuk menguji hipotesis ini. Akhir sekali, berdasarkan data empirikal yang dikumpul, hipotesis disahkan, diubah suai atau dinafikan sepenuhnya. Proses ini telah menjadi asas kepada pertumbuhan pengetahuan saintifik selama berabad-abad.

Batu Falsafah: Falsifikasi Popper

Teras falsafah model klasik ini sebahagian besarnya diletakkan oleh teori falsifikasi ahli falsafah sains, Karl Popper.

• Masalah Persempadanan: Popper mengemukakan pandangan teras bahawa kunci untuk membezakan sains daripada bukan sains (seperti pseudosains) bukan terletak pada sama ada teori boleh dibuktikan benar, tetapi sama ada ia boleh dipalsukan. Teori saintifik mesti membuat ramalan yang boleh disangkal secara empirikal. Contoh terkenal ialah dakwaan “Semua angsa berwarna putih”, tidak kira berapa banyak angsa putih yang kita perhatikan, kita tidak boleh mengesahkannya sepenuhnya, tetapi memerhatikan hanya seekor angsa hitam boleh memalsukannya sepenuhnya. Oleh itu, kebolehfalsuan menjadi sifat yang diperlukan bagi teori saintifik.
• Logik Penemuan: Berdasarkan ini, Popper menggambarkan kemajuan saintifik sebagai gelung yang tidak pernah berakhir: “masalah - tekaan - sanggahan - masalah baharu …” Sains bukanlah pengumpulan fakta secara statik, tetapi proses revolusioner dinamik untuk menghampiri kebenaran dengan menghapuskan kesilapan secara berterusan.

Kritikan dan Evolusi

Sudah tentu, model Popper yang tulen adalah gambaran yang ideal. Ahli falsafah sains kemudian, seperti Thomas Kuhn dan Imre Lakatos, menambah dan mengubah suainya. Kuhn memperkenalkan konsep “paradigma” dan “sains normal”, menunjukkan bahawa pada kebanyakan masa, saintis menyelesaikan masalah dalam rangka kerja teori yang mantap dan cenderung untuk mengekalkan paradigma itu, sehingga sejumlah besar “anomali” yang tidak dapat dijelaskan berkumpul, yang akan mencetuskan “revolusi saintifik”. Lakatos mencadangkan teori “program penyelidikan saintifik”, percaya bahawa teori teras dikelilingi oleh siri hipotesis bantu “zon perlindungan”, menjadikan pemalsuan teori teras lebih kompleks. Teori-teori ini bersama-sama menggambarkan gambaran penyelidikan saintifik tradisional yang lebih kompleks dan sesuai dengan realiti sejarah.

Walau bagaimanapun, sama ada model ideal Popper atau perspektif sejarah Kuhn, asas bersama mereka terletak pada hakikat bahawa proses ini dihadkan oleh keupayaan kognitif manusia. Hipotesis yang boleh kita kemukakan terikat dengan sempadan pengetahuan, imaginasi dan keupayaan kita untuk memproses maklumat kompleks berdimensi tinggi. Langkah penting “masalah - tekaan” pada dasarnya adalah kesesakan kognitif yang berpusatkan manusia. Terobosan saintifik utama sering bergantung pada intuisi, inspirasi atau nasib saintis. Sekatan asas inilah yang meletakkan asas untuk peranan disruptif AI. AI mampu meneroka ruang hipotesis yang jauh lebih luas dan kompleks daripada yang boleh dicapai oleh minda manusia, mengenal pasti corak yang tidak jelas atau bahkan bertentangan dengan intuisi bagi manusia, dengan itu memecahkan secara langsung kesesakan kognitif yang paling teras dalam kaedah saintifik tradisional.

Kemunculan Kaedah Baharu: Paradigma Keempat

Mentakrifkan Paradigma Keempat: Penemuan Saintifik Berintensifkan Data

Dengan kemajuan teknologi maklumat, model penyelidikan saintifik baharu telah muncul. Pemenang Anugerah Turing, Jim Gray, menamakannya “paradigma keempat”, iaitu “penemuan saintifik berintensifkan data”. Paradigma ini berbeza dengan tiga paradigma sebelumnya dalam sejarah sains - paradigma pertama (sains pengalaman dan pemerhatian), paradigma kedua (sains teori) dan paradigma ketiga (sains pengiraan dan simulasi). Teras paradigma keempat terletak pada fakta bahawa ia meletakkan set data besar di tengah-tengah proses penemuan saintifik, menyatukan teori, eksperimen dan simulasi.

Daripada “Dipacu Hipotesis” kepada “Didorong Data”

Anjakan asas transformasi ini terletak pada hakikat bahawa titik permulaan penyelidikan telah beralih daripada “mengumpul data untuk mengesahkan hipotesis sedia ada” kepada “menjana hipotesis baharu daripada meneroka data”. Seperti yang dikatakan oleh Pengarah Penyelidikan Google, Peter Norvig: “Semua model adalah salah, tetapi anda semakin boleh berjaya tanpa model”. Ini menandakan bahawa penyelidikan saintifik telah mula melepaskan diri daripada pergantungan kepada hipotesis kuat apriori, dan sebaliknya menggunakan teknologi seperti pembelajaran mesin untuk melombong corak, perkaitan dan peraturan tersembunyi dalam data besar yang tidak dapat difahami oleh analisis manusia.

Menurut teori Gray, sains berintensifkan data terdiri daripada tiga tonggak:

1. Pengumpulan Data: Menangkap data saintifik pada skala dan kelajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya melalui instrumen canggih seperti penjujukan gen, pelanggar zarah tenaga tinggi dan teleskop radio.
2. Pengurusan Data: Mewujudkan infrastruktur yang mantap untuk menyimpan, mengurus, mengindeks dan berkongsi set data besar ini, menjadikannya boleh diakses dan digunakan secara terbuka untuk jangka masa panjang - Gray percaya ini adalah cabaran utama yang dihadapi pada masa itu.
3. Analisis Data: Menggunakan algoritma lanjutan dan alat visualisasi untuk meneroka data, mengekstrak pengetahuan dan wawasan daripadanya.

AI untuk Sains: Fajar Paradigma Kelima?

Pada masa ini, gelombang teknologi baharu yang diwakili oleh AI generatif sedang memacu evolusi mendalam paradigma keempat, dan mungkin juga mencetuskan paradigma kelima yang baru muncul. Jika paradigma keempat memfokuskan pada pengekstrakan wawasan daripada data, maka paradigma baharu yang didorong oleh AI memberi tumpuan kepada menjana pengetahuan, entiti dan hipotesis baharu sepenuhnya daripada data. Ini adalah lompatan daripada “penemuan berintensifkan data” kepada “penemuan penjanaan data“.

AI sebagai Enjin Paradigma Keempat: Daripada Ramalan kepada Penjanaan

AI mempamerkan keupayaan ramalan dan penjanaan yang mantap dalam bidang seperti bahan dan biologi, menjadi enjin teras yang memacu paradigma keempat ke arah kematangan.

Kajian Kes: Revolusi Sains Biologi

• Memecahkan Teka-teki Lipatan Protein: Cabaran besar selama 50 tahun dalam bidang biologi - masalah lipatan protein, telah ditangani oleh model AI AlphaFold yang dibangunkan oleh Google DeepMind. Sebelum kemunculan AI, untuk menyahkod struktur protein melalui kaedah eksperimen selalunya mengambil masa bertahun-tahun dan kos yang tinggi. Kini, AlphaFold boleh menjangkakan struktur tiga dimensinya dengan ketepatan yang menghampiri eksperimen berdasarkan urutan asid amino dalam masa beberapa minit.
• Pembesaran dan Pendemokrasian: Terobosan AlphaFold tidak berhenti di situ. DeepMind menerbitkan secara percuma lebih daripada 200 juta struktur protein yang diramalkan, membentuk pangkalan data yang besar, yang sangat memajukan penyelidikan global yang berkaitan. Ini telah mempercepatkan pelbagai inovasi daripada pembangunan vaksin virus korona baharu kepada reka bentuk enzim degradasi plastik.
• Daripada Ramalan kepada Penjanaan: Barisan hadapan seterusnya revolusi ini ialah reka bentuk de novo protein menggunakan AI generatif. Diwakili oleh kajian David Baker, pemenang Hadiah Nobel Kimia 2024, saintis sedang menggunakan AI untuk mereka bentuk protein dengan fungsi baharu yang tidak wujud dalam alam semula jadi. Ini membuka kemungkinan yang tidak terhingga untuk membangunkan ubat baharu, mereka bentuk enzim pemangkin yang cekap dan mencipta biomaterial baharu. Versi terkini AlphaFold 3 malah boleh mensimulasikan interaksi protein dengan DNA, RNA dan ligan molekul kecil, yang mempunyai nilai yang tidak ternilai untuk penemuan ubat.

Kajian Kes: Penciptaan Bahan Baharu yang Dipercepatkan

• Kesesakan Pembangunan Tradisional: Sama seperti biologi, penemuan bahan baharu secara tradisinya merupakan proses yang perlahan dan mahal yang bergantung pada “kaedah cuba dan silap”. AI sedang mengubah sepenuhnya status quo ini dengan mewujudkan hubungan yang kompleks antara susunan atom, mikrostruktur dan sifat makroskopik bahan.

• Ramalan dan Reka Bentuk Didorong AI:

  • GNoME Google: Platform GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) DeepMind menggunakan teknologi rangkaian graf neural untuk meramalkan kestabilan 2.2 juta bahan kristal bukan organik baharu yang berpotensi. Dalam penerokaan ini, AI menemui kira-kira 380,000 bahan baharu dengan kestabilan termodinamik, yang bilangannya bersamaan dengan jumlah pencapaian penyelidikan saintis manusia dalam tempoh hampir 800 tahun yang lalu. Bahan baharu ini mempunyai potensi aplikasi yang besar dalam bidang bateri, superkonduktor dan lain-lain.
  • MatterGen Microsoft: Alat AI generatif MatterGen yang dibangunkan oleh Microsoft Research boleh menjana secara langsung calon struktur bahan baharu berdasarkan sifat sasaran yang ditetapkan oleh penyelidik (seperti kekonduksian, kemagnetan, dll.). Alat ini, digabungkan dengan platform simulasi MatterSim, boleh mengesahkan dengan pantas kebolehlaksanaan bahan calon ini, dengan itu memendekkan kitaran pembangunan “reka bentuk-penyaringan”.

• Hubungan Simbiosis: Perlu diingatkan bahawa hubungan simbiosis telah terbentuk antara AI dan sains bahan. Penemuan bahan baharu boleh menyediakan AI dengan perkakasan pengiraan yang lebih unggul, manakala AI yang lebih berkuasa seterusnya boleh mempercepatkan proses pembangunan bahan baharu.

Kajian kes ini mendedahkan peralihan yang mendalam: penyelidikan saintifik berubah daripada menemui alam semula jadi (menemui apa yang ada) kepada mereka bentuk masa depan (mereka bentuk apa yang boleh jadi). Peranan saintis tradisional lebih seperti penjelajah, mencari dan menggambarkan jirim dan hukum yang sedia ada dalam alam semula jadi. Kemunculan AI generatif menjadikan saintis semakin menjadi “pencipta”. Mereka boleh mereka bentuk dan mencipta bahan baharu yang memenuhi keperluan ini berdasarkan keperluan fungsi tertentu (contohnya, “protein yang boleh mengikat sasaran sel kanser tertentu” atau “bahan yang kedua-duanya mempunyai kekonduksian terma yang tinggi dan penebat”). Ini bukan sahaja mengaburkan sempadan antara sains asas dan kejuruteraan aplikasi, tetapi juga menimbulkan proposisi baharu untuk pembangunan ubat masa depan, pembuatan dan juga etika sosial.

Menyusun Semula Proses Penyelidikan: Makmal Automasi dan Gelung Tertutup

AI bukan sahaja mengubah paradigma saintifik pada tahap makro, tetapi juga membentuk semula setiap peringkat tertentu kerja penyelidikan saintifik pada tahap mikro, mencetuskan makmal “pacuan sendiri” automasi dan gelung tertutup.

Penjanaan Hipotesis Didorong AI

Secara tradisinya, mengemukakan hipotesis saintifik yang baru dan berharga dianggap sebagai puncak kreativiti manusia. Walau bagaimanapun, AI mula memainkan peranan penting dalam bidang ini. Sistem AI boleh menjana hipotesis saintifik baharu dengan mengimbas berjuta-juta kertas saintifik, paten dan pangkalan data eksperimen, dan menemui kaitan yang tidak jelas yang diabaikan oleh penyelidik manusia kerana batasan pengetahuan atau berat sebelah kognitif.

Beberapa pasukan penyelidik sedang membangunkan sistem “saintis AI” yang terdiri daripada berbilang ejen AI. Dalam sistem ini, AI yang berbeza memainkan peranan yang berbeza: contohnya, “ejen hipotesis” bertanggungjawab untuk menjana idea penyelidikan, “ejen penaakulan” bertanggungjawab untuk menganalisis data dan literatur untuk menilai hipotesis, dan “ejen pengiraan” bertanggungjawab untuk menjalankan eksperimen simulasi. Kajian di Universiti Cambridge sangat mewakili: penyelidik menggunakan model bahasa besar GPT-4 untuk berjaya menapis kombinasi ubat baharu yang boleh menghalang sel kanser dengan berkesan daripada ubat sedia ada yang bukan antikanser. AI mencadangkan kombinasi ini dengan menganalisis corak tersembunyi dalam sejumlah besar literatur, dan ia telah disahkan dalam eksperimen susulan. Ini menunjukkan bahawa AI boleh menjadi “rakan sumbang saran” saintis manusia yang tidak kenal lelah.

Pengoptimuman Reka Bentuk Eksperimen

Reka Bentuk Eksperimen (DoE) ialah kaedah statistik klasik yang direka untuk meneroka ruang parameter yang luas dengan cekap dengan mengubah secara sistematik berbilang parameter eksperimen dengan bilangan eksperimen yang minimum, untuk mencari keadaan proses yang optimum. Teknologi AI menyuntik tenaga baharu ke dalam kaedah klasik ini. DoE tradisional biasanya mengikut skim statistik pratetap, manakala AI boleh memperkenalkan strategi seperti pembelajaran aktif, dan secara dinamik dan bijak menentukan titik eksperimen seterusnya yang paling berbaloi untuk diterokai berdasarkan hasil eksperimen sedia ada. Strategi eksperimen adaptif ini boleh bergabung dengan penyelesaian optimum dengan lebih cepat, meningkatkan kecekapan eksperimen.

“Makmal Pacuan Sendiri”: Realisasi Gelung Tertutup

Menggabungkan penjanaan hipotesis didorong AI, reka bentuk eksperimen dan platform eksperimen automatik membentuk bentuk muktamad paradigma baharu - “Makmal Pacuan Sendiri”.

Operasi makmal ini membentuk sistem gelung tertutup yang lengkap:

1. Makmal Kering: Model AI (“otak”) menganalisis data sedia ada, menjana hipotesis saintifik, dan mereka bentuk skim eksperimen pengesahan yang sesuai.
2. Platform Automasi: Skim eksperimen dihantar ke platform automasi yang dikendalikan oleh robot (“makmal basah” atau “tangan”), yang boleh melakukan operasi eksperimen secara automatik seperti sintesis kimia dan kultur sel.
3. Umpan Balik Data: Data yang dijana semasa proses eksperimen dikumpul dan dihantar kembali kepada model AI dalam masa nyata dan secara automatik.
4. Pembelajaran dan Iterasi: Model AI menganalisis data eksperimen baharu, mengemas kini “kefahaman” dalamannya tentang objek penyelidikan, dan kemudian menjana hipotesis dan reka bentuk eksperimen seterusnya berdasarkan kefahaman baharu, dan seterusnya, merealisasikan penerokaan autonomi tanpa henti 7x24 jam.

“Ahli kimia robot” Universiti Liverpool adalah contoh kejayaan. Sistem ini meneroka secara autonomi ruang parameter yang kompleks yang mengandungi 10 pemboleh ubah, dan akhirnya menemui pemangkin yang cekap untuk pengeluaran hidrogen fotokatali, yang kecekapan berbilang kali ganda daripada percubaan awal.

Model gelung tertutup ini membawa kepada “pemampatan kitaran saintifik“. Dalam model klasik, kitaran “hipotesis-eksperimen-pengesahan” yang lengkap mungkin mengambil masa bertahun-tahun untuk pelajar PhD. “Makmal pacuan sendiri” memampatkan kitaran ini daripada bertahun-tahun atau berbulan-bulan kepada beberapa hari atau bahkan beberapa jam. Peningkatan magnitud dalam kelajuan iterasi ini mengubah definisi kita tentang “eksperimen” itu sendiri. Eksperimen bukan lagi peristiwa diskret dan tunggal yang direka oleh saintis manusia, tetapi proses penerokaan berterusan dan adaptif yang diterajui oleh AI. Unit ukuran kemajuan saintifik mungkin bukan lagi satu kertas yang diterbitkan, tetapi kadar pembelajaran sistem pembelajaran gelung tertutup ini itu sendiri. Ini akan memaksa kita untuk memikirkan semula cara menilai dan mengukur sumbangan saintifik.

Kejutan Sistemik: Membentuk Semula Ekosistem Penyelidikan Saintifik

Kesan paradigma baharu penyelidikan saintifik yang dipacu oleh AI telah menjangkau jauh daripada skop makmal, dan memberikan kejutan sistemik kepada keseluruhan peruntukan dana ekosistem penyelidikan saintifik, struktur organisasi dan keperluan bakat.

Geopolitik Pembiayaan dan Kebangkitan Sains Korporat

• Susun Atur Strategik di Peringkat Negara: Ekonomi utama dunia telah menganggap “AI untuk Sains” sebagai bidang strategik utama untuk mengekalkan “kelebihan daya saing” dan “ketuanan teknologi” global. Yayasan Sains Negara AS (NSF) melabur lebih daripada $700 juta dalam AI setiap tahun dan telah melancarkan projek-projek utama seperti Institut Kecerdasan Buatan Kebangsaan. Kesatuan Eropah juga telah membangunkan rancangan penyelarasan yang bertujuan untuk mewujudkan kepimpinannya dalam aplikasi saintifik “AI yang boleh dipercayai”. Pada masa yang sama, institusi penyelidikan China juga secara aktif memajukan penyelidikan AI lanjutan.
• Jurang antara Syarikat dan Akademik: Satu percanggahan yang semakin ketara ialah model asas AI yang paling berkuasa (seperti GPT-4, Gemini) kebanyakannya dikawal oleh beberapa gergasi teknologi (seperti Google, Microsoft, Meta). Melatih dan menjalankan model ini memerlukan sejumlah besar data proprietari dan sumber pengiraan yang mahal, yang jauh melebihi kemampuan majoriti pasukan penyelidikan akademik. Ini menimbulkan kebimbangan tentang ahli akademik “ditekan keluar” atau “dipinggirkan” dalam penyelidikan AI canggih.
• Konflik antara Model Proprietari dan Sains Terbuka: Walaupun sesetengah syarikat memilih untuk sumber terbuka model (seperti siri LLaMA Meta), model berprestasi terbaik selalunya disimpan sebagai rahsia perdagangan yang ketat, menjadi “kotak hitam” de facto. Ini berbeza dengan prinsip keterbukaan, ketelusan dan kebolehulangan yang telah lama diperjuangkan oleh komuniti saintifik, menjadikan penyelidikan saintifik yang dibiayai awam bergantung pada infrastruktur perusahaan swasta pada tahap tertentu.
• Ketidakpastian Politik Pembiayaan: Peruntukan dana penyelidikan juga tidak boleh dipisahkan sepenuhnya daripada pengaruh iklim politik. Contohnya, terdapat laporan bahawa NSF telah membatalkan lebih daripada 1,500 geran penyelidikan di bawah panduan politik baharu, kebanyakannya berkaitan dengan inisiatif kepelbagaian, ekuiti dan keterangkuman (DEI). Ini menunjukkan bahawa perbelanjaan penyelidikan, termasuk “AI untuk Sains”, mungkin dipengaruhi oleh perjuangan ideologi, membawa ketidakpastian kepada penyelidik.

Makmal Masa Depan: Daripada Zon Basah kepada Ruang Maya

• Penyusunan Semula Ruang Fizikal: AI dan automasi mengubah bentuk fizikal makmal. Reka bentuk “makmal modular” yang fleksibel dan boleh diubah telah menjadi popular untuk menampung proses penyelidikan yang berubah dengan pantas. Secara tradisinya, nisbah kawasan zon eksperimen basah dan zon analisis data dan kerja tulis sedang diterbalikkan, dengan kepentingan zon yang terakhir semakin meningkat.
• Kebangkitan Makmal Maya: Dalam banyak senario penyelidikan, makmal fizikal digantikan oleh makmal maya. Dengan bantuan AI, pembelajaran mesin dan juga pengkomputeran kuantum masa depan, penyelidik boleh melakukan simulasi berketepatan tinggi molekul, bahan dan sistem biologi dalam komputer, dengan itu melengkapkan reka bentuk, ujian dan pengoptimuman eksperimen sebelum menyentuh tabung uji. Ini bukan sahaja menjimatkan banyak masa dan dana, tetapi juga mengurangkan pergantungan kepada haiwan uji kaji dan menggalakkan kemajuan etika dalam penyelidikan saintifik.
• Automasi Pengurusan Makmal: AI juga mengubah operasi harian makmal. Sistem pengurusan inventori yang dipacu AI boleh meramalkan kadar penggunaan reagen dan menyelesaikan penambahan stok secara automatik. Alat penjadualan pintar boleh mengoptimumkan susunan penggunaan instrumen mahal, mengurangkan masa melahu peralatan dan masa menunggu penyelidik, dengan itu membebaskan mereka daripada tugas pentadbiran yang membosankan.

Saintis Manusia dalam Era AI: Mencipta Semula Identiti

• Daripada “Pelaksana” kepada “Panglima”: Memandangkan AI dan robot semakin mengambil alih tugas pengendalian data dan eksperimen yang berulang, peranan teras saintis manusia sedang berubah. Mereka bukan lagi “operator” di barisan pemasangan penyelidikan saintifik, tetapi menjadi “panglima strategik” seluruh projek penyelidikan. Tanggungjawab utama mereka beralih kepada:
  • Mengemukakan Soalan yang Mendalam: Mentakrifkan matlamat penyelidikan peringkat tinggi, menetapkan hala tuju penerokaan AI.
  • Menyelia dan Memandu: Berkhidmat sebagai “penyelia” atau “pemandu kerjasama” AI, memberikan maklum balas dan pembetulan hala tuju yang kritikal semasa proses penyelidikan.
  • Penilaian Kritikal: Mentafsir output AI dengan berhati-hati, menapis hipotesis yang berharga daripada sejumlah besar hasil dan mereka bentuk eksperimen pengesahan muktamad dan muktamad.
• Keperluan Kemahiran Baharu: AI dan Celik Data: Kemahiran yang paling diperlukan di tempat kerja masa depan ialah celik data - iaitu keupayaan untuk membaca, memproses, menganalisis dan menggunakan data untuk berkomunikasi. Celik data adalah asas kepada celik AI, yang termasuk memahami cara alat AI berfungsi, menggunakannya secara beretika dan menilai outputnya secara kritikal. Saintis masa depan mesti menguasai kejuruteraan segera, pemikiran algoritmik dan pemahaman yang mendalam tentang berat sebelah data.
• Pasukan Penyelidik yang Berevolusi: Komposisi personel makmal juga sedang berubah. Struktur piramid tradisional “Penyelidik Utama (PI) - Pasca Doktoral - Pelajar Siswazah” sedang ditambah dengan peranan baharu dan sangat diperlukan, seperti Jurutera AI/Pembelajaran Mesin, Jurutera Data, Arkitek Data dan juga Pegawai Privasi Data. Keperluan kemahiran antara peranan yang berbeza juga menunjukkan trend gabungan, dengan saintis data diharapkan mempunyai lebih banyak kejuruteraan dan keupayaan penggunaan, manakala jurutera memerlukan pengetahuan domain yang lebih mendalam.

Menavigasi Sempadan Baharu: Cabaran, Risiko dan Keperluan Penyeliaan Manusia

Walaupun paradigma saintifik yang dipacu oleh AI mempunyai potensi yang besar, ia juga membawa cabaran dan risiko yang belum pernah terjadi sebelumnya. Jika tidak diuruskan dengan berhati-hati, teknologi yang berkuasa ini malah boleh menyesatkan proses saintifik.

Dilema “Kotak Hitam” dan Pengejaran Kebolehjelasan

• Isu: Banyak model AI berprestasi tinggi, terutamanya sistem pembelajaran mendalam, logik pembuatan keputusan dalaman mereka adalah tidak telus sepenuhnya kepada manusia, seperti “kotak hitam”. Mereka boleh memberikan ramalan yang sangat tepat, tetapi mereka tidak boleh menjelaskan “mengapa” mereka sampai kepada kesimpulan sedemikian.
• Risiko Saintifik: Ini bercanggah dengan semangat saintifik mengejar penjelasan sebab akibat. AI mungkin membuat pertimbangan semata-mata kerana ia menemui perkaitan statistik palsu dan tidak saintifik dalam data. Percaya secara membabi buta kesimpulan AI tanpa memahami proses penaakannya adalah sama dengan meletakkan penyelidikan saintifik di atas pasir jerlus.
• Penyelesaian: AI Boleh Dijelaskan (XAI): Untuk menangani cabaran ini, bidang AI Boleh Dijelaskan (XAI) telah muncul. XAI bertujuan untuk membangunkan teknologi dan kaedah baharu untuk menjadikan proses pembuatan keputusan model AI telus dan boleh difahami. Ini membolehkan saintis manusia mengesahkan sama ada AI telah mempelajari prinsip saintifik yang sebenar, dan bukannya hanya menggunakan jalan pintas statistik dalam set data.

Hantu Berat Sebelah: “Sampah Masuk, Injil Keluar”

• Mekanisme Berat Sebelah: Model AI belajar daripada data. Jika data yang digunakan untuk latihan itu sendiri mengandungi berat sebelah sejarah, sosial atau pengukuran, maka AI bukan sahaja akan mereplikasi berat sebelah ini dengan setia, malah mungkin membesarkannya.
• Contoh dalam Bidang Saintifik: Dalam penyelidikan perubatan, jika data latihan model AI terutamanya berasal dari kumpulan etnik tertentu, maka prestasinya mungkin merosot dengan ketara apabila digunakan pada kumpulan lain yang kurang diwakili, membuat diagnosis yang salah atau mengesyorkan rejimen rawatan yang tidak berkesan, dengan itu memburukkan lagi ketidaksamaan kesihatan sedia ada.
• Gelung Maklum Balas Berniat Jahat: Sistem AI berat sebelah juga boleh mencipta kitaran ganas . Contohnya, AI yang digunakan untuk menilai permohonan projek penyelidikan, jika data latihannya mengandungi berat sebelah sejarah terhadap bidang atau institusi penyelidikan tertentu, ia mungkin menolak secara sistematik idea inovatif daripada bidang ini. Dan projek-projek ini tidak dapat menjana data baharu kerana mereka tidak menerima pembiayaan, yang seterusnya mengukuhkan berat sebelah asal model AI.

Krisis Kebolehulangan dan Keutamaan Pengesahan

• Cabaran Kebolehulangan AI itu sendiri: Bidang penyelidikan AI itu sendiri menghadapi “krisis kebolehulangan”. Kerumitan model, sifat proprietari data latihan dan pergantungan pada persekitaran pengiraan tertentu menyukarkan penyelidik lain untuk menghasilkan semula hasil yang diterbitkan secara bebas.
• Ketidakbolehdiamalkan AI: Sistem AI seperti model bahasa besar mempunyai masalah “halusinasi”, iaitu mereka akan menjana maklumat yang sama sekali salah atau direka dengan yakin. Ini menjadikan pengesahan ketat kandungan yang dijana AI penting, dan sebarang output AI yang tidak disemak oleh pakar manusia tidak boleh diterima secara langsung.
• Penimbang Tara Muktamad Pengesahan Eksperimen: Penimbang tara muktamad kebenaran saintifik masih dan mesti menjadi ujian dunia pengalaman. Ulasan tajam tentang kajian penemuan ubat yang dibantu AI menyatakan bahawa walaupun kajian itu menjalankan sejumlah besar pemodelan komputer, kesimpulan itu kurang meyakinkan kerana kekurangan pengesahan eksperimen biologi yang ketat. Ini merupakan peringatan yang kuat bahawa dalam paradigma baharu, pautan “pengesahan” dalam proses klasik bukan sahaja tidak ketinggalan zaman, tetapi menjadi lebih penting daripada sebelumnya.

Atrofi Kognitif dan Risiko “Pemelukuarasaan” Wawasan

• Kebimbangan Mendalam: Jika saintis semakin terbiasa bergantung pada AI untuk mengemukakan hipotesis dan membimbing penyelidikan, adakah terdapat risiko bahawa kreativiti mereka sendiri, intuisi saintifik dan keupayaan pemikiran kritis akan merosot?
• “Pemelukuarasaan Pemikiran”: Seperti yang dikhuatiri oleh seorang penyelidik, terlalu bergantung pada AI adalah seperti memelukuarasakan proses pemikiran - “bahagian yang paling menarik dalam penyelidikan saintifik”. Ini menimbulkan soalan falsafah yang lebih mendalam: adakah tujuan sains semata-mata untuk menghasilkan hasil dengan cekap, atau adakah ia juga termasuk pertumbuhan mental dan kepuasan manusia dalam memahami alam semesta?