ב־Nature נטען ש־AI יכול להגדיל פריון אך גם לדחוף להתכנסות, ולכן נדרשים כלים שמעודדים חיפוש "מחוץ לקופסה"
בינה מלאכותית חודרת במהירות רבה לתהליכי המחקר המדעי — מחיפוש ספרות וסיכום מאמרים ועד להצעת השערות, כתיבת קוד וניסוח טיוטות מאמרים. אך מחקר חדש שפורסם ב־Nature מעלה חשש מהותי: שימוש נרחב באותם כלי בינה מלאכותית עלול להוביל להתכנסות רעיונות, לצמצום המגוון המחקרי ולפגיעה ביכולת המדע לייצר תובנות בלתי צפויות.
הבטחה מול סיכון: יעילות מול גיוון
ההבטחה המרכזית של כלי בינה מלאכותית במדע היא האצת תהליכי המחקר. מערכות אלה מסוגלות להציע בזמן קצר רפרנסים רלוונטיים, לקצר זמני חיפוש ולהפוך תהליכים טכניים מורכבים לנגישים יותר. עם זאת, המחקר מציג טרייד־אוף אפשרי שטרם זכה לתשומת לב מספקת: אם חוקרים רבים נשענים על אותם מודלים וכלי המלצה דומים, התוצאה עלולה להיות התכנסות — פחות מגוון של שאלות מחקר, פחות כיווני חקירה ופחות "הפתעות" שבדרך כלל נובעות מהסתכלות לא שגרתית על בעיות.
לפי החוקרים, הנקודה המרכזית היא ההבחנה בין תפוקה (כמה תוצרי מחקר נוצרים) לבין דיוורסיות (עד כמה תוצרים אלה שונים ומגוונים זה מזה). במילים פשוטות: יותר מאמרים אינו בהכרח שווה ערך לרעיונות מגוונים יותר.
הטיה מובנית: המודל כמשמר מבנה הכוח הידועיני
מודלי בינה מלאכותית מאומנים על קורפוסים גדולים של ידע קיים, ולכן הם נוטים לשקף את מבנה הכוח של הספרות המדעית הקיימת: תחומים מבוססים, נושאים פופולריים, שיטות סטנדרטיות ושפה מדעית קונבנציונלית. כאשר כלי כזה הופך למתווך המרכזי של חיפוש ידע וסיכום מידע, הוא עלול לא רק לשקף אלא גם להעצים הטיות קיימות.
מחקר "שולי" שקשה לאתרו בספרות הקנונית, כתבי עת פחות נגישים, או רעיונות שטרם גובשו במלואם — עלולים לקבל חשיפה פחותה והדרה מתוצאות ההמלצה האוטומטיות. לפיכך, צמצום הגיוון אינו רק עניין של יעילות טכנית, אלא גם סוגיה של אקולוגיית ידע מדעי — מי נשמע, איזה רעיונות מקבלים תשומת לב, ואיזה כיווני מחקר מקבלים משאבים.
עיצוב שימוש אחראי: מנגנוני נגד להתכנסות
המסקנה המעשית מהמחקר אינה הימנעות משימוש בבינה מלאכותית, אלא פיתוח מנגנונים מודעים למניעת התכנסות מזיקה. אפשרויות אלה כוללות:
- מודלים המעודדים מגוון: פיתוח מערכות שמייצרות במכוון המלצות מגוונות, ולא רק את התוצאות הפופולריות ביותר סטטיסטית.
- הצגת "קצוות" לצד המרכז: מערכות שמציגות לחוקרים גם מקורות פריפריאליים, לא רק את הפרסומים המובילים והמצוטטים ביותר.
- שגרות עבודה מאוזנות: הגדרת פרוטוקולים מחקריים המחייבים חוקרים לבחון גם מקורות שאינם עולים אוטומטית בתוצאות החיפוש.
- הבחנה בין שלבי המחקר: זיהוי שלבים שבהם בינה מלאכותית יעילה במיוחד (כגון ניקוי נתונים, עיבוד טקסט) מול שלבים שבהם כדאי להפעיל זהירות מוגברת (כמו ניסוח שאלת מחקר מקורית או בחירת כיוון חקירה חדש).
מהשאלה "טוב או רע" לשאלת העיצוב
תרומתו המרכזית של המחקר היא בהעברת הדיון הציבורי מדיכוטומיה פשטנית של "בינה מלאכותית טובה או רעה" לשאלה מתוחכמת יותר: איזה עיצוב של כלי בינה מלאכותית יגדיל הן את התפוקה המדעית והן את הגיוון הרעיוני.
ההשפעה האמיתית של כלי בינה מלאכותית על המדע תלויה באופן ההטמעה שלהם. אם הכלים משמשים כ"אוטומט" המחליף חשיבה עצמאית, סכנת ההתכנסות עולה משמעותית. אך אם הם מתוכננים ומופעלים כ"עוזרים" המציעים אפשרויות תוך עידוד חריגה מהתבנית הקונבנציונלית, הם עשויים דווקא להגדיל את הגיוון המחקרי.
לפיכך, המדד החשוב אינו רק מה המודל יודע או עד כמה הוא מדויק, אלא כיצד המערכת המחקרית שבה הוא מופעל מתגמלת או מענישה שונות רעיונית ומגוון מתודולוגי.
עוד בנושא באתר הידען:
