Архетип вашей лаборатории может определять подход к использованию ИИ

Научным лабораториям предложили самостоятельно определять правила использования искусственного интеллекта с учетом целей и приоритетов исследований. Авторы работы считают, что единый подход для всех научных коллективов не подойдет. ИИ уже применяют в научной сфере для программирования, обработки данных, подготовки текстов и решения других задач.

Группа специалистов по космическим исследованиям в июле опубликовала на сервере препринтов arXiv работу, которая пока не прошла рецензирование. Исследователи выделили 4 условные категории лабораторий и указали, на каких этапах им могут помочь инструменты на основе ИИ, пишет Nature. Авторы предложили подбирать способы применения таких технологий в зависимости от задач конкретного коллектива.

К первому типу отнесли лаборатории высокой эффективности, которые стремятся получить наибольший научный результат при ограниченных ресурсах. Таким коллективам рекомендовали использовать языковые модели для написания программного кода, анализа информации и поиска новых идей. Это может ускорить выполнение части исследовательских задач.

Отдельно авторы рассмотрели лаборатории, уделяющие основное внимание развитию профессиональных навыков сотрудников. В таких коллективах ИИ может помогать при подготовке текстов и составлении итогов рабочих встреч. При этом выбор инструментов, по мнению исследователей, должен зависеть от целей лаборатории.

Исследовательским коллективам, для которых важны прозрачность процессов и возможность повторить результаты, искусственный интеллект может помочь в поиске ошибок в программном коде и решении административных вопросов. Такой подход позволяет сократить время на вспомогательные задачи. При этом ИИ не должен заменять специалистов при выполнении сложной интеллектуальной работы только ради удобства.

Лабораториям, которые в первую очередь занимаются надежным хранением данных, рекомендуют использовать модели на собственной инфраструктуре. Это помогает лучше защищать конфиденциальную информацию. Авторы отмечают, что предложенное разделение условно: в одной группе могут сочетаться разные приоритеты, а подходы способны меняться в зависимости от конкретной задачи.