Perché gli scienziati si fidano troppo dell’intelligenza artificiale e cosa fare al riguardo

2 mesi ago

La fiducia eccessiva degli scienziati nell’intelligenza artificiale

Scienziati di diverse discipline stanno adottando l’intelligenza artificiale in varie forme, dalle ricerche guidate autonomamente a esperimenti condotti con l’ausilio di robot e algoritmi, sollevando questioni riguardo ai rischi insiti in questa scelta.

Aspetti negativi dell’intelligenza artificiale

La diffusione dell’intelligenza artificiale ha messo in luce diversi aspetti negativi, come la propensione ai “deliri” da parte di sistemi generativi come ChatGPT e l’opacità del funzionamento dei sistemi di machine learning.

Il monito degli scienziati sociali

Gli scienziati sociali hanno sollevato ulteriori preoccupazioni, evidenziando il rischio che i ricercatori sovrastimino le capacità degli strumenti di intelligenza artificiale in termini di oggettività, produttività e comprensione di concetti complessi.

Necessità di valutare i rischi

Per evitare future complicazioni, gli scienziati devono valutare attentamente i rischi legati all’uso dell’intelligenza artificiale fin dalle prime fasi di applicazione, per evitare problemi più gravi una volta che questi strumenti saranno integrati pienamente nelle attività di ricerca.

Modi per mitigare i rischi

Gli autori dell’articolo hanno individuato modi per mitigare i rischi, sottolineando l’importanza che l’intera comunità scientifica sia consapevole dei limiti e delle potenzialità delle tecnologie AI, coinvolgendo esperti, finanziatori e editori di riviste scientifiche.

Ricerca approfondita e raccomandazioni concrete

L’articolo redatto da Lisa Messeri e Molly Crockett si basa sull’analisi di un vasto corpus di letteratura scientifica degli ultimi anni, mettendo in evidenza come gli scienziati considerino l’intelligenza artificiale un potenziale potenziamento delle capacità umane.

Visione distorta dell’intelligenza artificiale

In una delle visioni analizzate, definita AI come Oracle, gli studiosi vedono nell’intelligenza artificiale la capacità di analizzare infinitamente articoli scientifici, ma senza tenere conto delle limitazioni connesse.

# L’intelligenza artificiale e la valutazione scientifica

## Visioni dell’intelligenza artificiale
Gli studiosi Messeri e Crockett esplorano diverse visioni dell’intelligenza artificiale nella valutazione scientifica. Da Oracle ad AI as Arbiter, i sistemi AI sono visti come valutatori più obiettivi rispetto alle persone, riducendo i favoritismi e le tendenze soggettive.

## Rischi e illusioni nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale
I due ricercatori evidenziano rischi legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella ricerca scientifica, come l’illusione della profondità esplicativa e dell’ampiezza esplorativa. Questo può portare a una distorsione della ricerca verso ambiti che possono essere facilmente testati dalle AI, influenzando negativamente la varietà degli studi condotti.

## Strategie per evitare le trappole
Per ridurre i rischi legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito scientifico, gli scienziati possono adottare strategie come associare l’uso proposto a una specifica visione, valutando i possibili rischi. Inoltre, è consigliabile utilizzare con cautela e consapevolezza gli strumenti AI, evitando di sostituirsi completamente alle competenze umane.

## Ruolo degli editori e dei finanziatori
Anche editori e finanziatori devono considerare attentamente i rischi legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella ricerca scientifica. È importante mantenere un equilibrio nella selezione e finanziamento di studi, garantendo una varietà di domande, metodi e punti di vista per evitare distorsioni legate alle visioni dell’IA.

## Una scelta ponderata
Infine, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere considerato come una scelta ponderata all’interno della comunità scientifica. Gli studiosi sono chiamati a valutare attentamente i rischi e i benefici che derivano dall’impiego dell’IA, evitando di considerarla come una soluzione universale e riflettendo sulla sua integrazione nei processi di ricerca in modo consapevole e critico.

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