AI ปฏิวัติวิทยาศาสตร์: กระบวนทัศน์ใหม่แห่งการค้นคว้า

AI (Artificial Intelligence) กำลังปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ใหม่ ซึ่งไม่ได้เป็นเพียงการปรับปรุงเครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือปฏิวัติ ซึ่งกำลังปรับเปลี่ยนวิธีการทางวิทยาศาสตร์และระบบนิเวศการวิจัยทั้งหมด เรากำลังเห็นการกำเนิดของกระบวนทัศน์ทางวิทยาศาสตร์ใหม่ ซึ่งมีความสำคัญเทียบเท่ากับการปฏิวัติทางวิทยาศาสตร์เอง

ความสามารถสองประการของ AI คือ ความสามารถในการทำนาย (Predictive Ability) และ ความสามารถในการสร้างสรรค์ (Generative Ability) เป็นแรงผลักดันหลักของการเปลี่ยนแปลงนี้ พลังสองด้านนี้ทำให้ AI สามารถมีส่วนร่วมในทุกขั้นตอนการวิจัย ตั้งแต่การคิดค้นแนวคิดไปจนถึงการค้นพบขั้นสุดท้าย

กระบวนทัศน์ดั้งเดิม: โลกแห่งสมมติฐานและการพิสูจน์

วงจรคลาสสิก: “สมมติฐาน - การทดลอง - การตรวจสอบ”

ในอดีต ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์เป็นไปตามวงจรตรรกะที่ชัดเจนและแข็งแกร่งคือ “สมมติฐาน - การทดลอง - การตรวจสอบ” นักวิทยาศาสตร์เริ่มต้นด้วยการเสนอสมมติฐานที่เฉพาะเจาะจงและตรวจสอบได้ตามความรู้และการสังเกตที่มีอยู่ จากนั้น พวกเขาออกแบบและทำการทดลองอย่างเข้มงวดเพื่อทดสอบสมมติฐานนี้ สุดท้าย สมมติฐานนั้นได้รับการยืนยัน แก้ไข หรือหักล้างโดยสิ้นเชิงตามข้อมูลเชิงประจักษ์ที่รวบรวมได้ กระบวนการนี้เป็นรากฐานของการเติบโตของความรู้ทางวิทยาศาสตร์มานานหลายศตวรรษ

รากฐานทางปรัชญา: หลักการพิสูจน์ของป็อปเปอร์

หัวใจทางปรัชญาของรูปแบบคลาสสิกนี้ส่วนใหญ่มาจากทฤษฎีการพิสูจน์ของคาร์ล ป็อปเปอร์ นักปรัชญาวิทยาศาสตร์

• ปัญหาการแบ่งเขต: ป็อปเปอร์เสนอแนวคิดหลักที่ว่ากุญแจสำคัญในการแยกแยะวิทยาศาสตร์ออกจากสิ่งที่ไม่เป็นวิทยาศาสตร์ (เช่น วิทยาศาสตร์เทียม) ไม่ได้อยู่ที่ว่าทฤษฎีสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นจริงหรือไม่ แต่อยู่ที่ว่าทฤษฎีนั้นสามารถถูกพิสูจน์ได้ว่าเป็นเท็จหรือไม่ ทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์ต้องทำการคาดการณ์ที่สามารถถูกหักล้างได้จากการทดลอง ตัวอย่างที่มีชื่อเสียงคือข้อโต้แย้งที่ว่า “หงส์ทั้งหมดเป็นสีขาว” ไม่ว่าเราจะสังเกตเห็นหงส์ขาวกี่ตัว เราก็ไม่สามารถพิสูจน์ได้อย่างสมบูรณ์ แต่การสังเกตหงส์ดำเพียงตัวเดียวก็สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นเท็จอย่างสมบูรณ์ ดังนั้น ความสามารถในการพิสูจน์ได้ว่าเป็นเท็จจึงกลายเป็นคุณสมบัติที่จำเป็นของทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์
• ตรรกะของการค้นพบ: จากสิ่งนี้ ป็อปเปอร์อธิบายถึงความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ว่าเป็นวงจรที่ไม่สิ้นสุด: “ปัญหา - การคาดเดา - การหักล้าง - ปัญหาใหม่…” วิทยาศาสตร์ไม่ได้สะสมข้อเท็จจริงแบบคงที่ แต่เป็นกระบวนการปฏิวัติแบบไดนามิกที่เข้าใกล้ความจริงโดยการกำจัดข้อผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง

การวิพากษ์วิจารณ์และวิวัฒนาการ

แน่นอนว่าแบบจำลองป็อปเปอร์ที่บริสุทธิ์เป็นการพรรณนาที่เป็นอุดมคติ นักปรัชญาวิทยาศาสตร์ในภายหลัง เช่น โทมัส คูน และอิมเร ลากาโตส ได้ทำการเสริมและแก้ไข คูนแนะนำแนวคิดเรื่อง “กระบวนทัศน์” และ “วิทยาศาสตร์ปกติ” โดยระบุว่าในระยะเวลาส่วนใหญ่ นักวิทยาศาสตร์แก้ปัญหาภายในกรอบทฤษฎีที่มั่นคง และมีแนวโน้มที่จะรักษากระบวนทัศน์นั้นไว้ จนกว่า “ความผิดปกติ” ที่ไม่สามารถอธิบายได้จะสะสมจำนวนมาก ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิด “การปฏิวัติทางวิทยาศาสตร์” ลากาโตสเสนอทฤษฎี “โครงการวิจัยทางวิทยาศาสตร์” โดยเชื่อว่าทฤษฎีหลักถูกล้อมรอบด้วยชุดของสมมติฐานเสริมคล้าย “แถบป้องกัน” ซึ่งทำให้การพิสูจน์ทฤษฎีหลักว่าเป็นเท็จมีความซับซ้อนมากขึ้น ทฤษฎีเหล่านี้ร่วมกันวาดภาพที่ซับซ้อนและสอดคล้องกับความเป็นจริงทางประวัติศาสตร์มากกว่าของภาพรวมการวิจัยแบบดั้งเดิม

อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะเป็นแบบจำลองในอุดมคติของป็อปเปอร์หรือมุมมองทางประวัติศาสตร์ของคูน รากฐานร่วมกันก็คือกระบวนการนี้ถูกจำกัดด้วยความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ สมมติฐานที่เราสามารถนำเสนอได้ถูกผูกมัดด้วยขอบเขตความรู้ จินตนาการ และความสามารถของเราในการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนที่มีมิติสูง ขั้นตอนสำคัญของ “ปัญหา - การคาดเดา” เป็นอุปสรรคทางปัญญาที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางโดยพื้นฐานแล้ว ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญมักขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณ แรงบันดาลใจ หรือแม้แต่โชคช่วยของนักวิทยาศาสตร์ ข้อจำกัดพื้นฐานนี้เองที่เป็นรากฐานสำหรับการรบกวนของ AI AI สามารถสำรวจพื้นที่สมมติฐานที่กว้างใหญ่และซับซ้อนเกินกว่าที่จิตใจของมนุษย์จะทำได้ ระบุรูปแบบที่ไม่ชัดเจนหรือแม้แต่ขัดต่อสัญชาตญาณสำหรับมนุษย์ ซึ่งเป็นการทะลุทะลวงอุปสรรคทางปัญญาที่สำคัญที่สุดในวิธีการทางวิทยาศาสตร์แบบดั้งเดิมโดยตรง

การเกิดขึ้นของวิธีการใหม่: กระบวนทัศน์ที่สี่

การกำหนดกระบวนทัศน์ที่สี่: การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ที่เน้นข้อมูล

ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีสารสนเทศ รูปแบบการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ใหม่จึงเกิดขึ้น ผู้ได้รับรางวัลทัวริง จิม เกรย์ ตั้งชื่อว่า “กระบวนทัศน์ที่สี่” กล่าวคือ “การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ที่เน้นข้อมูล” กระบวนทัศน์นี้แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากกระบวนทัศน์สามอย่างก่อนหน้าในประวัติศาสตร์วิทยาศาสตร์ ได้แก่ กระบวนทัศน์ที่หนึ่ง (วิทยาศาสตร์เชิงประสบการณ์และการสังเกต) กระบวนทัศน์ที่สอง (วิทยาศาสตร์เชิงทฤษฎี) และกระบวนทัศน์ที่สาม (วิทยาศาสตร์เชิงคำนวณและการจำลอง) หัวใจของกระบวนทัศน์ที่สี่คือการวางชุดข้อมูลขนาดใหญ่ไว้ที่ศูนย์กลางของกระบวนการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ โดยรวมทฤษฎี การทดลอง และการจำลองเข้าด้วยกัน

จาก “ขับเคลื่อนด้วยสมมติฐาน” สู่ “ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล”

การเปลี่ยนแปลงพื้นฐานของการเปลี่ยนแปลงนี้คือจุดเริ่มต้นของการวิจัยได้เปลี่ยนจากการ “รวบรวมข้อมูลเพื่อตรวจสอบสมมติฐานที่มีอยู่” ไปเป็นการ “สร้างสมมติฐานใหม่จากการสำรวจข้อมูล” ดังที่ปีเตอร์ นอร์วิก ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Google กล่าวว่า “แบบจำลองทั้งหมดผิด แต่คุณสามารถประสบความสำเร็จได้มากขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่ต้องมีแบบจำลอง” นี่เป็นการบ่งชี้ว่าการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เริ่มหลุดพ้นจากการพึ่งพาสมมติฐานที่แข็งแกร่งแต่เดิม และหันมาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องจักรในการขุดค้นรูปแบบ ความสัมพันธ์ และกฎที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งการวิเคราะห์ของมนุษย์ไม่สามารถมองเห็นได้

ตามทฤษฎีของเกรย์ วิทยาศาสตร์ที่เน้นข้อมูลประกอบด้วยสามเสาหลัก:

1. การรวบรวมข้อมูล: การจับภาพข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ในขนาดและความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนผ่านเครื่องมือขั้นสูง เช่น เครื่องหาลำดับดีเอ็นเอ เครื่องชนอนุภาคพลังงานสูง และกล้องโทรทรรศน์วิทยุ
2. การจัดการข้อมูล: การสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งเพื่อจัดเก็บ จัดการ จัดทำดัชนี และแบ่งปันชุดข้อมูลขนาดใหญ่มหาศาลเหล่านี้ ทำให้สามารถเข้าถึงและใช้งานได้อย่างเปิดเผยในระยะยาว - เกรย์เชื่อว่านี่เป็นความท้าทายหลักที่เผชิญอยู่ในขณะนั้น
3. การวิเคราะห์ข้อมูล: การใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมและเครื่องมือการแสดงภาพขั้นสูงเพื่อสำรวจข้อมูลและดึงความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนั้น

AI for Science: รุ่งอรุณของกระบวนทัศน์ที่ห้า?

ปัจจุบัน คลื่นของเทคโนโลยีใหม่ที่นำโดย generative AI กำลังผลักดันให้กระบวนทัศน์ที่สี่มีการพัฒนาอย่างลึกซึ้ง และอาจกระตุ้นให้เกิดกระบวนทัศน์ที่ห้าที่เกิดขึ้นใหม่ หากกระบวนทัศน์ที่สี่มุ่งเน้นไปที่การ ดึง ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล กระบวนทัศน์ใหม่ที่ขับเคลื่อนโดย AI จะมุ่งเน้นไปที่การ สร้าง ความรู้ หน่วยงาน และสมมติฐานใหม่ทั้งหมดจากข้อมูล นี่คือการก้าวกระโดดจากการ “ค้นพบเชิงข้อมูล” ไปสู่ “การค้นพบเชิงสร้างข้อมูล“

AI ในฐานะเครื่องยนต์ของกระบวนทัศน์ที่สี่: จากการทำนายสู่การสร้าง

AI กำลังแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำนายและสร้างสรรค์ที่แข็งแกร่งในด้านต่างๆ เช่น วัสดุศาสตร์และชีววิทยา โดยกลายเป็นเครื่องยนต์หลักในการผลักดันให้กระบวนทัศน์ที่สี่ก้าวไปสู่ความสมบูรณ์

กรณีศึกษา: การปฏิวัติชีววิทยาศาสตร์

• การไขปัญหาการพับโปรตีน: ความท้าทายที่สำคัญในด้านชีววิทยามานานกว่า 50 ปี - ปัญหาการพับโปรตีน - ได้รับการแก้ไขโดยโมเดล AI AlphaFold ที่พัฒนาโดย Google DeepMind ในครั้งเดียว ก่อนที่ AI จะปรากฏตัว การวิเคราะห์โครงสร้างของโปรตีนด้วยวิธีการทดลองมักใช้เวลาหลายปีและมีค่าใช้จ่ายสูง ปัจจุบัน AlphaFold สามารถทำนายโครงสร้างสามมิติจากลำดับกรดอะมิโนด้วยความแม่นยำใกล้เคียงกับการทดลองได้ในเวลาไม่กี่นาที
• การปรับขนาดและการทำให้เป็นประชาธิปไตย: ความสำเร็จที่ก้าวกระโดดของ AlphaFold ไม่ได้หยุดอยู่เพียงแค่นั้น DeepMind ได้เปิดเผยโครงสร้างโปรตีนที่คาดการณ์ไว้มากกว่า 200 ล้านโครงสร้างโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย ซึ่งก่อให้เกิดฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และส่งเสริมการวิจัยในสาขาที่เกี่ยวข้องทั่วโลกอย่างมาก สิ่งนี้เร่งความเร็วของนวัตกรรมต่างๆ ตั้งแต่การพัฒนาวัคซีนไวรัสโคโรนาไปจนถึงการออกแบบเอนไซม์ย่อยสลายพลาสติก
• จากการทำนายสู่การสร้างสรรค์: แนวหน้าต่อไปของการปฏิวัติครั้งนี้คือการใช้ generative AI เพื่อ ออกแบบโปรตีนตั้งแต่เริ่มต้น แทน (de novo design) นักวิทยาศาสตร์กำลังใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อออกแบบโปรตีนที่มีฟังก์ชันใหม่ทั้งหมดซึ่งไม่มีอยู่ในธรรมชาติ ซึ่งเป็นตัวแทนโดยการวิจัยของเดวิด เบเกอร์ ผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีปี 2024 สิ่งนี้เปิดโอกาสที่เป็นไปได้ไม่รู้จบสำหรับการพัฒนายาใหม่ การออกแบบเอนไซม์เร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพ และการสร้างวัสดุชีวภาพชนิดใหม่ AlphaFold 3 เวอร์ชันล่าสุดยังสามารถจำลองปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนกับดีเอ็นเอ อาร์เอ็นเอ และลิแกนด์โมเลกุลขนาดเล็ก ซึ่งมีมูลค่ามหาศาลสำหรับการค้นพบยา

กรณีศึกษา: การสร้างวัสดุใหม่ที่เร่งความเร็ว

• อุปสรรคในการวิจัยและพัฒนาแบบดั้งเดิม: เช่นเดียวกับชีววิทยา การค้นพบวัสดุใหม่โดยทั่วไปเป็นกระบวนการที่ช้าและมีราคาแพงซึ่งขึ้นอยู่กับ “วิธีการลองผิดลองถูก” AI กำลังเปลี่ยนแปลงสถานการณ์นี้โดยสิ้นเชิงโดยการสร้างความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างการจัดเรียงอะตอม โครงสร้างจุลภาค และคุณสมบัติมหภาคของวัสดุ

• การทำนายและการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI:

  • GNoME ของ Google: แพลตฟอร์ม GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) ของ DeepMind ใช้เทคโนโลยีกราฟนิวรอนเน็ตเวิร์กเพื่อทำนายความเสถียรของวัสดุผลึกอนินทรีย์ใหม่ที่มีศักยภาพ 2.2 ล้านชนิด ในการสำรวจครั้งนี้ AI พบวัสดุใหม่ที่มีความเสถียรทางอุณหพลศาสตร์ประมาณ 380,000 ชนิด ซึ่งมีจำนวนเท่ากับผลงานวิจัยรวมของนักวิทยาศาสตร์มนุษย์ในช่วงเกือบ 800 ปีที่ผ่านมา วัสดุใหม่เหล่านี้มีศักยภาพในการใช้งานอย่างมากในด้านต่างๆ เช่น แบตเตอรี่ ตัวนำยิ่งยวด ฯลฯ
  • MatterGen ของ Microsoft: เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ MatterGen ที่พัฒนาโดย Microsoft Research สามารถสร้างโครงสร้างวัสดุใหม่ที่อาจเป็นไปได้ได้โดยตรงตามคุณสมบัติเป้าหมายที่นักวิจัยกำหนด (เช่น การนำไฟฟ้า อำนาจแม่เหล็ก ฯลฯ) เครื่องมือนี้รวมกับแพลตฟอร์มการจำลอง MatterSim สามารถตรวจสอบความเป็นไปได้ของวัสดุที่อาจเป็นไปได้เหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยลดวงจรการวิจัยและพัฒนา “การออกแบบ - การคัดกรอง” ได้อย่างมาก

• ความสัมพันธ์แบบซิมไบโอติก: ควรสังเกตว่า AI และวัสดุศาสตร์ได้สร้างความสัมพันธ์แบบซิมไบโอติก การค้นพบวัสดุใหม่สามารถจัดหาฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพที่เหนือกว่าสำหรับ AI และ AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสามารถเร่งกระบวนการวิจัยและพัฒนาวัสดุใหม่ได้

กรณีเหล่านี้เผยให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้ง: การวิจัยทางวิทยาศาสตร์กำลังเปลี่ยนจากการค้นพบธรรมชาติ(discovering what is) ไปสู่การออกแบบอนาคต(designing what can be) บทบาทของนักวิทยาศาสตร์แบบดั้งเดิมมีลักษณะคล้ายกับนักสำรวจที่ค้นหาและพรรณนาถึงสสารและกฎที่มีอยู่ในธรรมชาติ การเกิดขึ้นของ generative AI ทำให้นักวิทยาศาสตร์กลายเป็น “ผู้สร้าง” มากขึ้น พวกเขาสามารถออกแบบและสร้างสสารใหม่ทั้งหมดที่ตอบสนองความต้องการเหล่านี้ตามความต้องการด้านฟังก์ชันที่เฉพาะเจาะจง (เช่น “โปรตีนที่สามารถผูกมัดกับเป้าหมายของเซลล์มะเร็งที่เฉพาะเจาะจง” หรือ “วัสดุที่มีทั้งการนำความร้อนสูงและฉนวน”) ไม่เพียงแต่ทำให้เส้นแบ่งระหว่างวิทยาศาสตร์พื้นฐานและวิศวกรรมประยุกต์เบลอเท่านั้น แต่ยังก่อให้เกิดข้อเสนอใหม่ๆ เกี่ยวกับการพัฒนายา การผลิต และแม้แต่จริยธรรมทางสังคมในอนาคต

การปรับโครงสร้างกระบวนการวิจัย: ห้องปฏิบัติการอัตโนมัติและแบบปิด

AI ไม่เพียงแต่เปลี่ยนกระบวนทัศน์ทางวิทยาศาสตร์ในระดับมหภาคเท่านั้น แต่ยังปรับเปลี่ยนทุกแง่มุมของการทำงานวิจัยในระดับจุลภาคใหม่ ซึ่งก่อให้เกิด “ห้องปฏิบัติการขับเคลื่อนด้วยตนเอง” แบบอัตโนมัติและแบบปิด

การสร้างสมมติฐานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ตามเนื้อผ้า การเสนอสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ที่แปลกใหม่และมีคุณค่าถือเป็นจุดสูงสุดของความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม AI กำลังเริ่มมีบทบาทสำคัญในด้านนี้ ระบบ AI สามารถค้นพบความเชื่อมโยงที่ไม่ชัดเจนซึ่งนักวิจัยที่เป็นมนุษย์ละเลยเนื่องจากข้อจำกัดด้านความรู้หรืออคติทางปัญญาโดยการสแกนวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ สิทธิบัตร และฐานข้อมูลการทดลองนับล้าน ทำให้สามารถเสนอสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ใหม่ทั้งหมดได้

ทีมวิจัยบางทีมกำลังพัฒนาระบบ “นักวิทยาศาสตร์ AI” ที่ประกอบด้วยตัวแทน AI (Agent) หลายตัว ในระบบเหล่านี้ AI ที่แตกต่างกันมีบทบาทที่แตกต่างกัน: ตัวอย่างเช่น “ตัวแทนสมมติฐาน” มีหน้าที่สร้างแนวคิดในการวิจัย “ตัวแทนให้เหตุผล” มีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลและวรรณกรรมเพื่อประเมินสมมติฐาน และ “ตัวแทนคำนวณ” มีหน้าที่ดำเนินการทดลองจำลอง การศึกษาจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์เป็นตัวแทนอย่างมาก: นักวิจัยใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ GPT-4 เพื่อคัดกรองชุดยาใหม่ที่สามารถยับยั้งเซลล์มะเร็งได้อย่างมีประสิทธิภาพจากยาที่ไม่ใช่ยารักษามะเร็งที่มีอยู่ AI เสนอชุดยาเหล่านี้โดยการวิเคราะห์รูปแบบที่ซ่อนอยู่ในวรรณกรรมจำนวนมหาศาล และชุดยาเหล่านี้ได้รับการตรวจสอบในการทดลองต่อมา สิ่งนี้บ่งชี้ว่า AI สามารถเป็น “พันธมิตรระดมสมอง” ที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยสำหรับนักวิทยาศาสตร์ที่เป็นมนุษย์

การเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบการทดลอง

การออกแบบการทดลอง (Design of Experiments, DoE) เป็นวิธีการทางสถิติแบบคลาสสิก โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อสำรวจพื้นที่พารามิเตอร์ที่กว้างขวางอย่างมีประสิทธิภาพโดยการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์การทดลองหลายตัวอย่างเป็นระบบด้วยจำนวนการทดลองขั้นต่ำ เพื่อค้นหาสภาวะกระบวนการที่เหมาะสมที่สุด เทคโนโลยี AI กำลังนำพลังใหม่มาสู่วิธีการแบบคลาสสิกนี้ DoE แบบดั้งเดิมมักจะเป็นไปตามแผนสถิติที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในขณะที่ AI สามารถแนะนำกลยุทธ์ต่างๆ เช่น การเรียนรู้เชิงรุก (Active Learning) และตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับจุดการทดลองถัดไปที่ควรสำรวจมากที่สุดแบบไดนามิกตามผลการทดลองที่มีอยู่ กลยุทธ์การทดลองที่ปรับเปลี่ยนได้นี้สามารถบรรจบกันได้เร็วกว่ามากกับวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทดลองได้อย่างมาก

“ห้องปฏิบัติการขับเคลื่อนด้วยตนเอง”: การตระหนักถึงวงปิด

การรวมการสร้างสมมติฐานที่ขับเคลื่อนด้วย AI การออกแบบการทดลอง และแพลตฟอร์มอัตโนมัติของการทดลอง ก่อให้เกิดรูปแบบขั้นสุดยอดของกระบวนทัศน์ใหม่ - “ห้องปฏิบัติการขับเคลื่อนด้วยตนเอง” (Self-Driving Lab)

การทำงานของห้องปฏิบัติการนี้ก่อให้เกิดระบบวงปิดที่สมบูรณ์:

1. ห้องปฏิบัติการแห้ง (Dry Lab): แบบจำลอง AI (“สมอง”) วิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ สร้างสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ และออกแบบแผนการทดลองที่เกี่ยวข้องเพื่อตรวจสอบสมมติฐานนั้น
2. แพลตฟอร์มอัตโนมัติ: แผนการทดลองถูกส่งไปยังแพลตฟอร์มอัตโนมัติที่ดำเนินการโดยหุ่นยนต์ (“ห้องปฏิบัติการเปียก” หรือ “มือ”) ซึ่งสามารถดำเนินการทดลองต่างๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การสังเคราะห์ทางเคมี การเพาะเลี้ยงเซลล์ ฯลฯ
3. การส่งคืนข้อมูล: ข้อมูลที่สร้างขึ้นระหว่างการทดลองจะถูกรวบรวมแบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติ และส่งคืนไปยังแบบจำลอง AI
4. การเรียนรู้และการทำซ้ำ: แบบจำลอง AI วิเคราะห์ข้อมูลการทดลองใหม่ อัปเดต “ความเข้าใจ” ภายในเกี่ยวกับวัตถุที่ศึกษา จากนั้นสร้างสมมติฐานและการออกแบบการทดลองถัดไปตามความเข้าใจใหม่ ซึ่งวนซ้ำไปมา เพื่อให้เกิดการสำรวจอิสระที่ไม่หยุดนิ่งตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

“นักเคมีหุ่นยนต์” ของมหาวิทยาลัยลิเวอร์พูลเป็นตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จ ระบบนี้สำรวจพื้นที่พารามิเตอร์ที่ซับซ้อนซึ่งมีตัวแปร 10 ตัวแปรโดยอัตโนมัติ และในที่สุดก็ได้ค้นพบตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพสำหรับการผลิตไฮโดรเจนด้วยแสง ซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่าความพยายามเริ่มต้นหลายเท่า

รูปแบบวงปิดนี้นำมาซึ่ง “การบีบอัดวงจรวิทยาศาสตร์“ ในรูปแบบคลาสสิก วงจร “สมมติฐาน - การทดลอง - การตรวจสอบ” ที่สมบูรณ์อาจต้องใช้เวลาหลายปีสำหรับนักศึกษาปริญญาเอก ในขณะที่ “ห้องปฏิบัติการขับเคลื่อนด้วยตนเอง” บีบอัดวงจรนี้จากหลายปีหรือหลายเดือน เป็นหลายวันหรือหลายชั่วโมง การปรับปรุงขนาดของความเร็วในการทำซ้ำนี้กำลังเปลี่ยนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับ “การทดลอง” เอง การทดลองไม่ได้เป็นเหตุการณ์ที่ไม่ต่อเนื่องและเป็นเอกพจน์ที่ออกแบบโดยนักวิทยาศาสตร์ที่เป็นมนุษย์อีกต่อไป แต่เป็นกระบวนการสำรวจต่อเนื่องและปรับเปลี่ยนได้ซึ่งนำโดย AI หน่วยวัดความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์อาจไม่ใช่บทความที่ตีพิมพ์เพียงบทความเดียวอีกต่อไป แต่เป็นอัตราการเรียนรู้ของระบบการเรียนรู้วงปิดนี้เอง สิ่งนี้จะบังคับให้เราคิดใหม่ว่าเราจะประเมินและวัดผลงานทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างไร

ผลกระทบที่เป็นระบบ: การปรับรูปร่างระบบนิเวศการวิจัยใหม่

ผลกระทบที่เกิดจากกระบวนทัศน์การวิจัยใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ขยายออกไปไกลเกินขอบเขตของห้องปฏิบัติการ และกำลังส่งผลกระทบที่เป็นระบบต่อการจัดสรรเงินทุน โครงสร้างองค์กร และความต้องการด้านบุคลากรของระบบนิเวศการวิจัยทั้งหมด

ภูมิรัฐศาสตร์ของการระดมทุนและการเกิดขึ้นของวิทยาศาสตร์องค์กร

• เค้าโครงเชิงกลยุทธ์ในระดับประเทศ: ประเทศเศรษฐกิจหลักของโลกได้มองว่า “AI for Science” เป็นพื้นที่เชิงกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับการรักษา “ความได้เปรียบในการแข่งขัน” และ “อำนาจอธิปไตยทางเทคโนโลยี” มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติของสหรัฐอเมริกา (NSF) ลงทุนมากกว่า 700 ล้านดอลลาร์ในด้าน AI ทุกปี และได้เปิดตัวโครงการสำคัญๆ เช่น สถาบันวิจัยแห่งชาติเพื่อปัญญาประดิษฐ์ สหภาพยุโรปยังได้จัดทำแผนประสานงานโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างความเป็นผู้นำในการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ของ “AI ที่น่าเชื่อถือ” ในขณะเดียวกัน สถาบันวิจัยของจีนก็กำลังพัฒนา AI ขั้นสูงอย่างแข็งขัน
• ช่องว่างระหว่างองค์กรและสถาบันการศึกษา: ความขัดแย้งที่โดดเด่นมากขึ้นคือแบบจำลองพื้นฐานของ AI ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด (เช่น GPT-4, Gemini) ส่วนใหญ่ถูกควบคุมโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเพียงไม่กี่แห่ง (เช่น Google, Microsoft, Meta) การฝึกอบรมและการใช้งานแบบจำลองเหล่านี้ต้องใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จำนวนมหาศาลและแหล่งข้อมูลการคำนวณราคาแพง ซึ่งเกินกว่าที่ทีมวิจัยทางวิชาการส่วนใหญ่จะรับได้มาก สิ่งนี้ทำให้เกิดความกังวลว่าสถาบันการศึกษาถูก “บีบออก” หรือ “ถูกทำให้ชายขอบ” ในการวิจัย AI ที่ทันสมัย
• ความขัดแย้งระหว่างแบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์และวิทยาศาสตร์แบบเปิด: แม้ว่าบริษัทบางแห่งเลือกที่จะเปิดแบบจำลองแบบโอเพนซอร์ส (เช่น LLaMA series ของ Meta) แต่แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงสุดมักจะถูกเก็บเป็นความลับทางการค้าอย่างเข้มงวด กลายเป็น “กล่องดำ” โดยพฤตินัย สิ่งนี้ขัดแย้งอย่างชัดเจนกับหลักการเปิดเผย โปร่งใส และทำซ้ำได้ที่ชุมชนวิทยาศาสตร์สนับสนุนมานาน ทำให้การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากสาธารณะต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทเอกชนในระดับหนึ่ง
• ความไม่แน่นอนทางการเมืองในการระดมทุน: การจัดสรรเงินทุนวิจัยไม่สามารถแยกออกจากอิทธิพลของบรรยากาศทางการเมืองได้โดยสิ้นเชิง ยกตัวอย่างเช่น มีรายงานว่าภายใต้คำแนะนำทางการเมืองใหม่ NSF ได้ยกเลิกเงินทุนวิจัยมากกว่า 1,500 รายการ ซึ่งหลายรายการเกี่ยวข้องกับความคิดริเริ่มด้านความหลากหลาย ความเสมอภาค และการรวม (DEI) สิ่งนี้บ่งชี้ว่าเงินทุนวิจัย ซึ่งรวมถึง “AI for Science” อาจได้รับผลกระทบจากการต่อสู้ทางอุดมการณ์ ทำให้เกิดความไม่แน่นอนแก่นักวิจัย

ห้องปฏิบัติการในอนาคต: จากพื้นที่เปียกสู่พื้นที่เสมือน

• การจัดระเบียบพื้นที่ทางกายภาพใหม่: AI และระบบอัตโนมัติกำลังเปลี่ยนรูปแบบทางกายภาพของห้องปฏิบัติการ การออกแบบ “ห้องปฏิบัติการแบบโมดูลาร์” ที่ยืดหยุ่นและเปลี่ยนแปลงได้กำลังเป็นที่นิยม เพื่อให้สอดคล้องกับกระบวนการวิจัยที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ตามเนื้อผ้า อัตราส่วนพื้นที่ของห้องปฏิบัติการเปียกต่อพื้นที่วิเคราะห์ข้อมูลและงานเอกสารกำลังกลับด้าน โดยความสำคัญของพื้นที่หลังกำลังเพิ่มขึ้น
• การเกิดขึ้นของห้องปฏิบัติการเสมือน: ในสถานการณ์การวิจัยหลายแห่ง ห้องปฏิบัติการทางกายภาพกำลังถูกแทนที่ด้วยห้องปฏิบัติการเสมือน ด้วยความช่วยเหลือของ AI การเรียนรู้ของเครื่องจักร และแม้แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต นักวิจัยสามารถจำลองโมเลกุล วัสดุ และระบบชีวภาพด้วยความแม่นยำสูงได้ในคอมพิวเตอร์ ดังนั้นจึงสามารถทำการออกแบบ ทดสอบ และปรับปรุงการทดลองได้ก่อนที่จะสัมผัสกับหลอดทดลอง สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยประหยัดเวลาและเงินจำนวนมากเท่านั้น แต่ยังช่วยลดการพึ่งพาอาศัยสัตว์ทดลอง และส่งเสริมความก้าวหน้าทางจริยธรรมในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
• ระบบอัตโนมัติของการจัดการห้องปฏิบัติการ: AI ยังกำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานประจำวันของห้องปฏิบัติการ ระบบการจัดการสินค้าคงคลังที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำนายอัตราการบริโภคของสารเคมีและเติมสต็อกได้โดยอัตโนมัติ เครื่องมือจัดตารางเวลาอัจฉริยะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เครื่องมือราคาแพง ลดเวลาที่อุปกรณ์ไม่ได้ใช้งานและนักวิจัยรอคิว ซึ่งจะช่วยปลดปล่อยพวกเขาจากงานธุรการที่น่าเบื่อ

นักวิทยาศาสตร์ที่เป็นมนุษย์ในยุค AI: การปรับรูปร่างอัตลักษณ์

• จาก “ผู้ปฏิบัติงาน” สู่ “ผู้บัญชาการ”: ในขณะที่ AI และหุ่นยนต์มีหน้าที่รับผิดชอบในการประมวลผลข้อมูลซ้ำๆ และการดำเนินการทดลองมากขึ้น บทบาทหลักของนัก<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>ทยาศาสต><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>ร์มนุษย์กำลังเปลี่<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>ยนแปลง พวกเขาไม่ใช่ “ผู้ปฎิบัติง<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>าน” ในสายการผลิตวิจัยอีกต่อไป แต่กลายเป็น “ผู้บัญชาการเชิงกลยุทธ์” ของโครงการวิจัยทั้งโครงการ ความรับผิดชอบที่สำคัญของพวกเขากำลังเปลี่ยนไปเป็น:<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>
  • การถามคำถามที่ลึกซึ้ง: กำหนดเป้าหมายการวิจัยในระดับสูง กำหนดทิศทางสำหรับการสำรวจของ AI
  • การกำกับดูแลและชี้นำ: ทำหน้าที่เป็น “ผู้กำกับดูแล” หรือ “นักขับร่วมมือ” ของ AI ให้ข้อเสนอแนะที่สำคัญและการแก้ไขทิศทางในระหว่างกระบวนการวิจัย
  • การประเมินเชิงวิพากษ์: ตีความผลลัพธ์ของ AI อย่างรอบคอบ คัดกรองสมมติฐานที่มีค่าจากผลลัพธ์จำนวนมหาศาล และออกแบบการทดลองตรวจสอบขั้นสุดท้ายและเด็ดขาด
• ความต้องการทักษะใหม่: AI และความรู้ด้านข้อมูล: ทักษะที่ต้องการมากที่สุดในที่ทำงานในอนาคตคือความรู้ด้านข้อมูล ซึ่งเป็นความสามารถในการอ่าน ประมวลผล วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลเพื่อสื่อสาร ในขณะที่ความรู้ด้านข้อมูลคือพื้นฐานของความรู้ด้าน AI ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจวิธีการทำงานของเครื่องมือ AI การใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างมีจริยธรรม และการประเมินผลลัพธ์ของเครื่องมือเหล่านั้นอย่างมีวิจารณญาณ นักวิทยาศาสตร์ในอนาคตต้องเชี่ยวชาญวิศวกรรมการกระตุ้น (prompt engineering) ความคิดเชิงอัลกอริทึม และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับอคติของข้อมูล
• ทีมวิจัยที่กำลังพัฒนา: องค์ประกอบของบุคลากรในห้องปฏิบัติการก็กำลังเปลี่ยนแปลงเช่นกัน โครงสร้างปิรามิดแบบดั้งเดิมของ “หัวหน้าโครงการวิจัย (PI) - นักวิจัยหลังปริญญาเอก - นักศึกษาปริญญาโท” กำลังถูกเติมเต็มด้วยบทบาทใหม่ที่ไม่สามารถขาดได้ เช่น วิศวกร AI/การเรียนรู้ของเครื่องจักร วิศวกรข้อมูล สถาปนิกข้อมูล และแม้แต่เจ้าหน้าที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ข้อกำหนดด้านทักษะระหว่างบทบาทต่างๆ ก็แสดงแนวโน้มการรวมกันเช่นกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดว่าจะมีความสามารถด้านวิศวกรรมและการปรับใช้มากขึ้น ในขณะที่วิศวกรจำเป็นต้องมีความรู้ในด้านที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

การนำทางแนวหน้าใหม่: ความท้าทาย ความเสี่ยง และความจำเป็นในการกำกับดูแลของมนุษย์

แม้ว่ากระบวนทัศน์ทางวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะมีแนวโน้มที่ดี แต่ก็ก่อให้เกิดความท้าทายและความเสี่ยงที่ไม่เคยมีมาก่อน หากไม่ได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ เทคโนโลยีอันทรงพลังนี้อาจนำกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ไปในทางที่ผิดได้

ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก “กล่องดำ” และการแสวงหาความสามารถในการตีความ

• ปัญหาอยู่ที่ไหน: โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบการเรียนรู้เชิงลึก ตรรกะการตัดสินใจภายในของโมเดลเหล่านั้นนั้นไม่โปร่งใสสำหรับมนุษย์โดยสิ้นเชิง เช่นเดียวกับ “กล่องดำ” พวกเขาสามารถให้การทำนายที่แม่นยำสูง แต่ไม่สามารถอธิบายได้ว่า “ทำไม” จึงได้ข้อสรุปเช่นนั้น
• ความเสี่ยงทางวิทยาศาสตร์: สิ่งนี้ขัดแย้งกับจิตวิญญาณทางวิทยาศาสตร์ของการแสวงหาคำอธิบายเชิงเหตุและผล AI อาจทำการตัดสินเพียงเพราะพบความสัมพันธ์ทางสถิติที่ผิดพลาดและไม่มีความหมายทางวิทยาศาสตร์ในข้อมูล การเชื่อมั่นในข้อสรุปของ AI อย่างสุ่มสี่สุ่มห้าโดยไม่เข้าใจกระบวนการให้เหตุผลของ AI เท่ากับการสร้างงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์บนทรายดูด
• โซลูชัน: AI ที่ตีความได้ (XAI): เพื่อเผชิญกับความท้าทายนี้ สาขา AI ที่ตีความได้ (Explainable AI, XAI) จึงเกิดขึ้น XAI มีจุดมุ่งหมายเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีและวิธีการใหม่ๆ เพื่อให้กระบวนการตัดสินใจของโมเดล AI โปร่งใสและสามารถเข้าใจได้ สิ่งนี้ทำให้นักวิทยาศาสตร์มนุษย์สามารถตรวจสอบได้ว่า AI ได้เรียนรู้หลักการทางวิทยาศาสตร์ที่แท้จริง ไม่ใช่แค่ใช้ประโยชน์จากทางลัดทางสถิติในชุดข้อมูลเท่านั้น

ผีแห่งอคติ: “ขยะเข้า ผลลัพธ์ออกมาเหมือนข่าวประเสริฐ”

• กลไกอคติ: โมเดล AI เรียนรู้จากข้อมูล หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมมีอคติทางประวัติศาสตร์ สังคม หรือการวัด AI จะไม่เพียงแต่ทำซ้ำอคติเหล่านั้นอย่างซื่อสัตย์เท่านั้น แต่อาจขยายอคติเหล่านั้น
• ตัวอย่างในด้านวิทยาศาสตร์: ในการวิจัยทางการแพทย์ หากโมเดล AI ได้รับการฝึกอบรมโดยส่วนใหญ่จากกลุ่มชาติพันธุ์ใดกลุ่มหนึ่ง ประสิทธิภาพของ AI อาจลดลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อนำไปใช้กับกลุ่มที่มีตัวแทนน้อยอื่นๆ ทำให้เกิดการวินิจฉัยที่ผิดพลาดหรือแนะนำแผนการรักษาที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งจะทำให้อคติที่มีอยู่ด้านสุขภาพรุนแรงขึ้น
• วงจรป้อนกลับที่เป็นอันตราย: ระบบ AI ที่มีอคติยังสามารถสร้างวงจรที่อันตรายได้ ตัวอย่างเช่น AI ที่ใช้ประเมินใบสมัครโครงการวิจัย หากข้อมูลการฝึกอบรมของ AI มีอคติทางประวัติศาสตร์ต่อทิศทางการวิจัยหรือสถาบันบางแห่ง AI อาจปฏิเสธแนวคิดใหม่ๆ จากสาขาเหล่านี้อย่างเป็นระบบ เนื่องจากโครงการเหล่านี้ไม่ได้รับการระดมทุน จึงไม่สามารถสร้างข้อมูลใหม่ได้ ซึ่งจะช่วยเสริมสร้างอคติเดิมของโมเดล AI

วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำและความสำคัญสูงสุดของการตรวจสอบ

• ความท้าทายในการทำซ้ำของ AI เอง: สาขาการวิจัย AI เองกำลังเผชิญกับ “วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ” ความซับซ้อนของแบบจำลอง การเป็นเจ้าของข้อมูลการฝึกอบรม และการพึ่งพาสภาพแวดล้อมในการคำนวณที่เฉพาะเจาะจง ทำให้ผู้<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>้<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>วิจัยคนอื่<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>นๆ ยากที่จ<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>ะทำซ้ำผลลัพธ์ที่ตีพิ<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>มพ์แล้วได้โดยอ<binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>ิสระ <binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes><binary data, 1 bytes>
• ความไม่น่าเชื่อถือของ AI: ระบบ AI เช่น แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ มีปัญหา “ภาพหลอน” (hallucination) ซึ่งจะสร้างข้อมูลที่ผิดพลาดหรือสร้างขึ้นโดยสิ้นเชิงอย่างมั่นใจ สิ่งนี้ทำให้การตรวจสอบอย่างเข้มงวดของเนื้อหาที่สร้างโดย AI มีความสำคัญอย่างยิ่งยวด และเอาต์พุต AI ใดๆ ที่ยังไม่ได้ตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์นั้นไม่สามารถยอมรับได้โดยตรง
• การตัดสินขั้นสุดท้ายของการตรวจสอบการทดลอง: ผู้ตัดสินขั้นสุดท้ายของความจริงทางวิทยาศาสตร์ยังคงอยู่และต้องเป็นการทดสอบโลกแห่งประสบการณ์ บทวิจารณ์ที่เฉียบแหลมเกี่ยวกับการวิจัยการค้นพบยาที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ชี้ให้เห็นว่าแม้ว่าการวิจัยจะดำเนินการสร้างแบบจำลองด้วยคอมพิวเตอร์จำนวนมาก แต่ข้อสรุปของ AI นั้นน่าเชื่อถือน้อยกว่ามากเนื่องจากการขาดการตรวจสอบการทดลองทางชีววิทยาที่เข้มงวด นี่เป็นเครื่องเตือนใจที่ทรงพลังว่าในกระบวนทัศน์ใหม่ขั้นตอนของ “การตรวจสอบ” ในกระบวนการคลาสสิกไม่ได้ล้าสมัย แต่กลับมีความสำคัญมากขึ้นกว่าเดิม

การฝ่อของความรู้ความเข้าใจและความเสี่ยงของการ “จ้างความคิด” จากภายนอก

• ความกังวลที่ลึกซึ้ง: หากนักวิทยาศาสตร์คุ้นเคยกับการพึ่งพา AI มากขึ้นในการเสนอสมมติฐานและชี้นำการวิจัย มีความเสี่ยงที่ความคิดสร้างสรรค์ ญาณวิทยาศาสตร์ และทักษะการคิดเชิงวิพากษวิจารณ์ของมนุษย์เองจะเสื่อมถอยหรือไม่
• “การจ้างความคิด” จากภายนอก: ดังที่นักวิจัยคนหนึ่งกังวลว่าการพึ่งพา AI มากเกินไปก็เหมือนกับการจ้างกระบวนการคิด -