Ironijas brīdinājums: prestižā AI konference atklāj pētījumus ar izdomātām atsaucēm
Iedomājieties šo ainu: pasaules vadošie mākslīgā intelekta pētnieki pulcējas prestižā konferencē, lai apspriestu nākotnes tehnoloģijas. Un tieši šo tehnoloģiju dēļ daži no iesniegtajiem pētījumiem satur izdomātus, neesošus avotus. Šis nav zinātniskās fantastikas sižets, bet reāls notikums, ko atklājis uzņēmums GPTZero. Izrādās, ka daži darbi, iesniegti vienā no ietekmīgākajām AI konferencēm pasaulē – NeurIPS, satur tā sauktās “halucinētas” atsauces. Jūs pareizi dzirdējāt – mākslīgais intelekts, kas palīdzējis rakstīt pētījumus par mākslīgo intelektu, ir izdomājis zinātniskos avotus.
Šis atklājums rada ne tikai neērtu ironiju, bet arī nopietnu jautājumu par akadēmiskās integritātes nākotni ērā, kad ģeneratīvais AI kļūst par ikdienas palīgu. Kā varam uzticēties zinātniskajiem secinājumiem, ja pat atsauces var būt izdomājuma produkts? Apskatīsim, kas noticis un kādas sekas tas nes.
Kas ir NeurIPS un kāpēc šis atklājums ir tik satriecošs?
NeurIPS (Neural Information Processing Systems) ir ne tikai konference, bet ikgadējs svētku pasākums AI un mašīnmācīšanās jomā. Tās publikācijas ir ļoti konkurentspējīgas, un tās uzskata par vienu no ietekmīgākajām platformām jaunu ideju prezentēšanai. Iesniegt darbu un tikt pieņemtam uz NeurIPS ir liels panākums jebkuram pētniekam. Tieši tāpēc atklājums, ka šāda līmeņa konferencē ir iesniegti darbi ar izdomātām atsaucēm, rada tādu satricinājumu. Tas parāda, ka problēma nav tikai mazākās nozīmes žurnālos vai studentu darbos – tā ir iespiegusies pat elitārākajās zinātniskajās telpās.
GPTZero izmeklēšana: kā tika atklātas “halucinācijas”?
Uzņēmums GPTZero, kas specializējas tekstu ģenerēšanas AI noteikšanā, pārbaudīja zinātniskos rakstus. Viņu algoritmi meklēja pazīmes, kas raksturīgas lielo valodu modeļu (LLM) radītam saturam. Pēc tam, kad tika identificēti aizdomīgi fragmenti, pētnieki manuāli pārbaudīja norādītās atsauces. Rezultāts bija šokējošs: dažos gadījumos minētie zinātniskie raksti, grāmatas vai pat autori vispār nepastāvēja. Tie bija pārliecinoši izklāstīti, ar pilniem nosaukumiem, it kā esošiem žurnāliem un publicēšanas datiem, taču tie bija tīrs izdomājums – tā sauktā AI halucinācija.
Kāpēc AI izdomā atsauces un kā tas notiek?
Lai to saprastu, jāizprot, kā strādā tādi rīki kā ChatGPT, Claude vai Gemini. Tie nav datu bāzes vai meklētājprogrammas. Tie ir valodu modeļi, kas apmācīti paredzēt nākamo visticamāko vārdu secībā, pamatojoties uz milzīgu apmācību datu kopu. Kad viņi tiek lūgti sniegt atsauces, viņi neraksta zinātnisku darbu, bet gan ģenerē tekstu, kas pēc formas un satura *izskatās* pēc atsauces. Modelim nav jēgas par patiesību; tam ir tikai jāpabeidz secība, kas izskatās pārliecinoši un atbilst pieprasījumam. Ja tā apmācības datos esošajā informācijā nav precīzu atsauču par konkrēto tēmu, tas var to izgudrot, kombinējot dažādus autoru vārdus, žurnālu nosaukumus un datus, radot kaut ko jaunu un neesošu.
Akadēmiskās iekārtas neiespējamā izvēle
Šeit mēs nonākam pie galvenās ironijas un problēmas, ko uzsvērts avota rakstā. Prestižās konferences un žurnāli saskaras ar neiespējamu izvēli. No vienas puses, viņi vēlas veicināt inovācijas un neierobežotu pētniecību, ieskaitot pētījumus par pašu AI un tā palīdzības izmantošanu. No otras puses, viņi ir atbildīgi par zinātniskās kvalitātes un integritātes uzturēšanu. Pārbaudīt katru iesniegtā darba atsauci ir milzīgs cilvēkresursu patēriņš. Un pat ja viņi ievieš AI palīgrīkus atklāšanai, tie paši rīki pastāvīgi uzlabojas, padarot atšķiršanu arvien grūtāku. Tā ir bezgalīga sacensība, kurā aizsargi vienmēr ir nedaudz atpalikuši.
Kādas ir sekas zinātnei un uzticējumam?
Šīs tendences sekas ir dziļas:
1. **Uzticējuma erozija.** Ja lasītājs nevar būt pārliecināts par atsauču patiesumu, tas grauj visa zinātniskā raksta ticamību. Zinātne balstās uz pētījumu uzkrāšanu un verificēšanu.
2. **Atkārtotas pārbaudes sloga palielināšanās.** Pētniekiem, kuri vēlas balstīties uz šiem darbiem, būs jāpavada vēl vairāk laika, manuāli pārbaudot katru atsauci, kas kavē progresu.
3. **Godīgu pētnieku stigmatizācija.** Lielākā daļa pētnieku ir godīgi, taču visu aptveroša aizdomu gaisotne var nodarīt tiem pāri.
4. **Publicēšanas procesa bremzēšana.** Ja žurnāli ieviesīs stingrākas pārbaudes, tas ievērojami palielinās laiku no iesniegšanas līdz publikācijai.
Vai ir izeja no šī labirinta?
Risinājumi nav vienkārši, taču diskusijas jau ir sākušās:
* **Tehnoloģiskas aizsardzības.** Attīstība tādiem rīkiem kā GPTZero, kas spēj uzticamāk noteikt AI ģenerētu saturu un halucinācijas.
* **Akadēmiskās prakses modernizācija.** Obligāta digitālu objektu identifikatoru (DOI) tiešā pārbaude, iespējams, ar automatizētiem rīkiem, kas pārbauda, vai atsauce vispār eksistē.
* **Skaidras vadlīnijas.** Konferences un žurnāli var izveidot stingrus noteikumus par AI palīgrīku izmantošanu pētījumu rakstīšanā, pieprasot, lai autori atklāti deklarē tādu izmantošanu un pilnībā pārbauda visu izvadīto informāciju.
* **Kultūras maiņa.** Izglītot akadēmisko kopienu par AI modeļu ierobežojumiem un riskiem, veicinot atbildīgu lietošanu, nevis aklu uzticēšanos.
Nobeiguma domas: nākotne ir rokās gan pētniekiem, gan tehnoloģiju veidotājiem
NeurIPS atklājuma ironija ir spēcīgs pamudinājums pārdomām. Mākslīgais intelekts ir neticami spēcīgs rīks, kas var paātrināt atklājumus, automātizēt rutīnas darbus un atvērt jaunas pētījumu iespējas. Taču tas nav neitrāls rīks; tas nāk ar ierobežojumiem un riskiem, ko nevar ignorēt. Šobrīd mēs esam krustcelēs. Viena ceļa virziens ved uz ātrāku, bet šaubīgākas kvalitātes zinātni, kurā patiesība kļūst izplūstoša. Otrs ceļš prasa apstāšanos, regulēšanu un jaunu infrastruktūras veidošanu, lai nodrošinātu, ka tehnoloģijas kalpo zinātnes integritātei, nevis to grauj.
Galvenā atziņa ir šāda: problēma nav tikai tehniskā. Tā ir arī ētiska un kultūras problēma. Konferences kā NeurIPS, tehnoloģiju uzņēmumi kā GPTZero un individuālie pētnieki – visi kopā ir atbildīgi par tādas vides veidošanu, kur inovācija un godīgums var pastāvēt līdzās. Pretējā gadījumā mēs riskējam nonākt situācijā, kur mēs nevaram atšķirt revolucionāru atklājumu no pārliecinoši izklāstīta izdomājuma. Un zinātne bez šīs atšķirības vairs nav zinātne.