إن التبني غير النقدي للذكاء الاصطناعي في العلوم أمر مثير للقلق، فنحن بحاجة ماسة إلى حواجز الحماية

يتبنى المجتمع العلمي أدوات الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بسرعة مذهلة. لقد زادت الكتابة الورقية بمساعدة LLM بشكل كبير خلال السنوات الثلاث الماضية¹ وقد سعى الباحثون إلى ذلك دمج وكلاء شبه مستقلين في سير عملهم. ومع ذلك، فإن التبني السريع وغير النقدي للذكاء الاصطناعي في العلوم يأتي بمخاطر كبيرة². هناك العديد من المشكلات الواضحة بالفعل: فالأبحاث التي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي تركز على مجموعة أضيق من الأسئلة البحثية الراسخة³، وفي بعض الحالات تم تقييمها على أنها أقل جدارة علمية⁴بدلاً من الدراسات التي لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

لماذا يعتبر الاعتماد المفرط على النمذجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أمرًا سيئًا للعلم؟

علاوة على ذلك، مع قيام الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام العلمية الروتينية، تظل المخاوف بشأن تآكل فرص التدريب للباحثين في بداية حياتهم المهنية دون حل إلى حد كبير وغير معترف بها في كثير من الأحيان. تقليديا، يجمع التدريب العلمي بين التعليم الرسمي في الحقائق والأساليب مع الاكتساب التدريجي للمعرفة الضمنية من خلال العمل العملي على مستوى المبتدئين. لقد أثبت الباحثون في دراسات العلوم والتكنولوجيا مرارا وتكرارا أن النصوص العلمية وحدها لا تنقل المعرفة بشكل كامل؛ وبدلاً من ذلك، يتم تضمين المعرفة المهمة في مجتمعات البحث ويتم نقلها من خلال التلمذة الصناعية والممارسة⁵.

تُعد هذه المعرفة الضمنية – على سبيل المثال، لما يشكل بيانات “معقولة”، أو تفاصيل تقنية يصعب توضيحها في قسم الأساليب، أو ما إذا كانت النتيجة متسقة مع الأدبيات الموجودة – أمرًا ضروريًا إذا أراد الباحث الإشراف على سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في المستقبل. وإذا حلت أنظمة الذكاء الاصطناعي محل العمل العلمي على مستوى المبتدئين على نحو متزايد، فقد لا يطور المتدربون هذه المهارات أبدا، مما قد يجعل الجيل القادم من العلماء غير مستعدين للإشراف على البحوث القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.

وتتطلب هذه الاتجاهات أن يراعي العلماء غرض المؤسسات العلمية. هل هدفنا ببساطة هو بناء مجموعة من الحقائق العلمية، أم أيضًا تنمية مجتمع حي ومتطور من العارفين بالعلم؟ إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي تعمل على تسريع الهدف الأول بينما تهدد الثاني، فكيف ينبغي للعلماء أن يتقدموا؟ وبالاعتماد على الأدلة الناشئة حول تأثيرات الذكاء الاصطناعي على الممارسة العلمية، نسلط الضوء هنا على المخاطر الرئيسية ونحدد العلاجات المحتملة.

إنتاج أكثر، فهم أقل

قامت صناعة الذكاء الاصطناعي بتسويق منتجات LLM بقوة للعلماء كتقنيات لزيادة الإنتاجية. وقد تبنى بعض الباحثين هذا الوعد، مروجين لقدرة هذه المنتجات على “زيادة” كتابتهم الأكاديمية⁶.

هل يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى أزمة استنساخ في العلوم؟

إذا اعتبرنا الإنتاجية تعني مخرجات الأوراق العلمية، فلا شك أن منتجات الذكاء الاصطناعي قد أوفت بوعدها^1,7، مع تأثيرات بعيدة المدى. فرضت مستودعات ما قبل الطباعة عبر الإنترنت، مثل SocArXiv وPsyArXiv، وقفًا مؤقتًا على أوراق الذكاء الاصطناعي أو قامت بتحديث سياسات المراجعة الخاصة بها؛ غيرت منصة arXiv سياستها ولم تعد تقبل أوراق الموقف المتعلقة بعلوم الكمبيوتر (والتي يسهل نسبيا على طلاب ماجستير إدارة الأعمال إنتاجها)، وبدأت المعاهد الوطنية للصحة في الولايات المتحدة في تحديد مقترحات المنح بستة سنويا لكل باحث رئيسي (PI).

إلى جانب زيادة الإنتاجية، هناك أدلة على أن العلماء الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم يتلقون المزيد من الاستشهادات ويتقدمون بسرعة أكبر إلى أدوار الباحث الرئيسي مقارنة بأولئك الذين لا يستخدمونها.³، حيث يستفيد الأشخاص الذين تعتبر اللغة الإنجليزية هي لغتهم الأولى بشكل غير متناسب⁸. ومع ذلك، فمن الجدير بالذكر أن الفوائد المهنية لمنتجات الذكاء الاصطناعي تظهر بشكل أكبر في المقاييس الكمية، مثل عدد المنشورات والاستشهادات. ولا يمكن لمثل هذه التدابير أن تفسر ما إذا كانت هذه الفوائد تعود إلى المساهمة العلمية أو نتيجة للارتباطات بمجال يحظى باهتمام كبير. ولذلك سيكون من الخطأ اعتبار هذه المقاييس بمثابة فوز للعلم، دون النظر عن كثب إلى جودة هذه الإنتاجية المتزايدة.

المزيد ليس بالضرورة أفضل، وهناك أدلة متزايدة على أن الزيادات في الإنتاجية العلمية التي تعتمد على ماجستير العلوم تأتي في كثير من الأحيان بتكلفة. الأمر الأكثر وضوحًا هو إدخال “الذكاء الاصطناعي” في الأدبيات، بما في ذلك الصور غير المنطقية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والاستشهادات المهلوسة.

لقد وثقت دراسات متعددة اتجاهات مثيرة للقلق في الأوراق التي تعتمد بشكل كبير على مساعدة LLM في الكتابة. المجلة علم التنظيم قامت بمراجعة جميع التقديمات التي تلقتها والتي يبلغ عددها 6,957 في الفترة من يناير 2021 إلى يناير 2026، ولاحظت أن الأوراق البحثية المدعومة بماجستير القانون كانت ذات جودة علمية أقل (قياسًا على احتمالية قبول المجلة لهذه الأعمال)⁷. دراسة أخرى⁴من بين 264,125 ورقة بحثية تم جمعها من مؤتمر الذكاء الاصطناعي لعام 2024 والمشاركات المنشورة عبر ثلاثة خوادم ما قبل الطباعة (arXiv، وbioRxiv، وSSRN) في الفترة من 2023 إلى 2024، وجدت أنه في الأوراق البحثية المدعومة بماجستير في القانون، لم تعد الكتابة الجيدة بمثابة إرشاد دقيق للجودة العلمية (كما تم قياسها من خلال نتائج النشر ودرجات مراجعة النظراء).

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتمتع بالفطرة السليمة؟ سيكون اكتشاف ذلك أمرًا أساسيًا لتحقيق ذكاء الآلة

ويخلص المؤلفون إلى أن هذا يخلق “خطرًا على المؤسسة العلمية، حيث أن طوفانًا من الأبحاث المقنعة ظاهريًا، ولكنها مخيبة للآمال من الناحية العلمية، يمكن أن تشبع الأدبيات”. في الوقت الحالي، لا توجد حلول واضحة لهذه التلوثات في نظامنا البيئي المعرفي، على الرغم من الاتفاق على عدم حدوثها.

كما أن أدوات الذكاء الاصطناعي المطبقة عبر سلسلة الأبحاث تحد أيضًا من الفهم العلمي بطرق أكثر دقة، على سبيل المثال، من خلال تقليص مجموعة المخاوف التي يستكشفها الباحثون. تحليل³ من بين 41.3 مليون ورقة بحثية تغطي علم الأحياء والطب والكيمياء والفيزياء وعلوم المواد والجيولوجيا، يظهر أن اعتماد الذكاء الاصطناعي يبدو أنه “يحث المؤلفين على التقارب على نفس الحلول للمشاكل المعروفة بدلاً من خلق مشاكل جديدة”. ويعد هذا بمثابة إنذار مبكر لاحتمالية أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثيرات متتالية على النظام البيئي للمعرفة².

التهديد بإلغاء المهارات

تتضمن أسمى رؤى الذكاء الاصطناعي للعلوم “علماء الذكاء الاصطناعي” شبه المستقلين أو الكاملين⁹، وقد وردت نماذج أولية حديثة لهذه الرؤية ضجة كبيرة في العلوم والصناعة على حد سواء. يسارع مطورو علماء الذكاء الاصطناعي إلى التأكيد على أن هدفهم “ليس استبدال العلماء البشريين، بل تعزيز عملهم وتسريعه”.¹⁰. ومن المفترض إذن أن يشرف على هذه المنتجات عالم ماهر يمكنه توجيه مخرجات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها بشكل مسؤول.

ونحن نتساءل ما إذا كانت هذه الرؤية يمكن أن تتحقق دون توضيح واضح لكيفية قيام العالم المسؤول بتطوير الخبرة اللازمة للتمييز بين نتائج الذكاء الاصطناعي الجيدة والسيئة. يأتي الكثير من الحماس لأدوات الذكاء الاصطناعي عبر المسار العلمي من وعدهم بتفريغ العمل. لكن العديد من المهام “منخفضة المهارات” كانت تقليديًا بمثابة نقاط بداية مهمة للعلماء المتدربين.