ChatGPT fa due: come il chatbot AI ha cambiato la vita degli scienziati

ChatGPT fa due: come il chatbot AI ha cambiato la vita degli scienziati

Nei due anni successivi Condivisione ChatGPT al pubblico, i ricercatori lo usano per comunicare i loro migliorare i testi scientifici, rivedere la letteratura scientifica E Scrivere codice per analizzare i dati. Mentre alcuni credono che il chatbot, diventato popolare il 30 novembre 2022, aumenta la produttività degli scienziati, altri temono che lui Il plagio reso più facile, introduce imprecisioni negli articoli di ricerca e consuma grandi quantità di energia.

La casa editrice Wiley, con sede a Hoboken, nel New Jersey, ha intervistato 1.043 ricercatori nei mesi di marzo e aprile sul loro utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e ha condiviso i risultati preliminari con Nature. L'80% degli intervistati ha riferito di utilizzare ChatGPT a livello personale o professionale, rendendolo lo strumento più utilizzato tra gli accademici. Tre quarti degli intervistati ritengono che nei prossimi 5 anni sarà importante per i ricercatori sviluppare capacità di intelligenza artificiale per svolgere il proprio lavoro.

"Gli elaboratori di testi basati sull'intelligenza artificiale esistevano già prima, ma si è verificato un cambiamento significativo con il rilascio di questi modelli linguistici di grandi dimensioni molto potenti", spiega James Zou, un ricercatore di intelligenza artificiale presso la Stanford University in California. Il chatbot ChatGPT, sviluppato dalla società tecnologica OpenAI con sede a San Francisco, è stato il catalizzatore di questo cambiamento.

Per celebrare il secondo compleanno di ChatGPT, Nature ha compilato dati sull'utilizzo e ha parlato con gli scienziati di come ChatGPT ha cambiato il panorama della ricerca.

ChatGPT in numeri

• 60.000: Die Mindestanzahl an wissenschaftlichen Arbeiten, die 2023 veröffentlicht wurden und voraussichtlich mit Hilfe eines großen Sprachmodells (LLM) verfasst wurden 1. Dies entspricht etwas mehr als 1 % aller Artikel in der von dem Forschungsteam untersuchten Dimensions-Datenbank akademischer Veröffentlichungen.
• 10 %: Der Mindestanteil der Forschungspapiere, die von Mitgliedern der biomedizinischen Gemeinschaft in der ersten Jahreshälfte 2024 veröffentlicht wurden und voraussichtlich ihre Abstracts mit Unterstützung eines LLM verfasst haben 2. Eine andere Studie schätzte diesen Anteil für die Informatikgemeinde im Februar sogar auf höhere 17.5 % 3.
• 6.5–16.9 %: Der geschätzte Anteil der Peer-Reviews, die 2023 und 2024 an einer Auswahl von Top-AI-Konferenzen eingereicht wurden und vermutlich erheblich von LLMs generiert wurden 4. Diese Bewertungen beurteilen Forschungspapiere oder Präsentationen, die für die Konferenzen vorgeschlagen werden.

Assistente alla scrittura

Tutti questi numeri, determinati valutando modelli e parole chiave nei testi caratteristici dei LLM, sono probabilmente stime prudenti, afferma Debora Weber-Wulff, scienziata informatica e ricercatrice sul plagio presso HTW di Berlino. Il loro lavoro dimostra che gli strumenti di rilevamento spesso falliscono quando si tratta di determinare se un articolo è stato scritto con l’assistenza dell’intelligenza artificiale 5.

Negli ultimi due anni, i ricercatori hanno scoperto che l’utilizzo di ChatGPT per creare abstract, nonché per presentare richieste di sovvenzione e lettere di sostegno per gli studenti, consente loro di concentrarsi su compiti complessi. "Le cose per cui vale la pena dedicare il nostro tempo sono le domande difficili e le ipotesi creative", afferma Milton Pividori, informatico medico presso la School of Medicine dell'Università del Colorado ad Aurora.

I ricercatori riferiscono che i LLM sono particolarmente utili per superare le barriere linguistiche. "Democratizza la scrittura e aiuta le persone per le quali l'inglese è una seconda lingua", spiega Gabe Gomes, chimico della Carnegie Mellon University di Pittsburgh, in Pennsylvania. Un'analisi pubblicata sul server di prestampa SSRN prima della peer review di novembre ha rilevato che la qualità della scrittura negli articoli di autori la cui prima lingua non è l'inglese è migliorata dopo la pubblicazione di ChatGPT, più della scrittura di autori fluenti in inglese. 6.

Dalla sua uscita nel 2022, ChatGPT ha subito diversi aggiornamenti. GPT-4, pubblicato nel marzo 2023, ha impressionato gli utenti con la sua capacità di generare testi simili a quelli umani. L'ultimo modello, o1, che è stato annunciato a settembre e disponibile per alcuni clienti paganti e per alcuni sviluppatori in fase di test, OpenAI afferma che può "analizzare compiti complessi e risolvere problemi più difficili rispetto ai modelli precedenti in scienza, programmazione e matematica". Kyle Kabasares, data scientist presso il Bay Area Environmental Research Institute di Moffett Field, California, ha utilizzato o1 per per riprodurre del codice dal suo progetto di dottorato. Quando ha inserito le informazioni dalla sezione metodi del suo documento di ricerca, il sistema di intelligenza artificiale ha scritto in appena un'ora il codice che gli aveva richiesto quasi un anno dei suoi studi universitari per creare.

Limitazioni e potenziale

Un’area in cui ChatGPT e sistemi di intelligenza artificiale simili hanno avuto meno successo è la conduzione di revisioni della letteratura, afferma Pividori. "Non ci aiutano davvero a essere più produttivi", spiega, perché un ricercatore deve leggere e comprendere integralmente gli articoli pertinenti. "Se l'articolo non è centrale nella tua ricerca, potresti essere in grado di utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale per riassumerlo", aggiunge. Ma è stato dimostrato che gli LLM hanno allucinazioni 7 – cioè, costituiscono informazioni. Ad esempio, potrebbero parlare di numeri che non esistono nemmeno in un articolo.

Un'altra preoccupazione per i ricercatori quando utilizzano gli LLM è la protezione dei dati. Ad esempio, quando gli scienziati inseriscono dati originali non pubblicati in uno di questi strumenti di intelligenza artificiale per scrivere un articolo, c’è il rischio che il contenuto venga utilizzato per addestrare versioni aggiornate di questi modelli. "Queste sono scatole nere", spiega Weber-Wulff. "Non hai idea di cosa succede ai dati che carichi lì."

Per evitare questo rischio, alcuni ricercatori scelgono modelli locali più piccoli invece di ChatGPT. "Lo esegui sul tuo computer e nulla viene condiviso esternamente", afferma Pividori. Aggiunge che alcuni piani di abbonamento ChatGPT garantiscono che i tuoi dati non vengano utilizzati per addestrare il modello.

Una grande domanda che i ricercatori si sono posti nell'ultimo anno è se ChatGPT andrà oltre il ruolo di assistente virtuale e uno scienziato dell'intelligenza artificiale può essere. Alcuni dei primi sforzi suggeriscono che ciò è possibile. Zou sta guidando lo sviluppo di un laboratorio virtuale in cui vari LLM assumono il ruolo di scienziati in un team interdisciplinare mentre uno scienziato umano fornisce feedback di alto livello. "Lavorano insieme per formulare nuovi progetti di ricerca", afferma. Il mese scorso, Zou e i suoi colleghi hanno pubblicato i risultati di uno di questi progetti sul server di prestampa bioRxiv prima della revisione tra pari 8. Il laboratorio virtuale ha progettato nanocorpi – un tipo di piccolo anticorpo – in grado di legarsi alle varianti del coronavirus SARS-CoV-2 che hanno causato la pandemia di COVID-19. I ricercatori umani hanno convalidato il lavoro attraverso esperimenti e hanno identificato due candidati promettenti per ulteriori studi.

Anche Gomes e i suoi colleghi sono entusiasti della possibilità di utilizzare ChatGPT in laboratorio. Lei utilizzare lo strumento per eseguire più reazioni chimiche utilizzando un sistema robotico implementato alla fine dell’anno scorso. "L'aspettativa è che questi modelli saranno in grado di scoprire nuova scienza", afferma Gomes.

1. Gray, A. Prestampa su arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.16887 (2024).

2. Kobak, D., González-Márquez, R., Horvát, E.-Á. & Lause, J. Preprint su arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.07016 (2024).

3. Liang, W. et al. Prestampa su arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.01268 (2024).

4. Liang, W. et al. Prestampa su arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.07183 (2024).

5. Weber-Wulff, D. et al. interno J. Educ. Integrale 19, 26 (2023).

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   Google Scholar

6. Liang, Y., Yang, T. e Zhu, F. Prestampa su SSRN https://doi.org/10.2139/ssrn.4992755 (2024).

7. Farquhar, S. et al. Natura 630, 625–630 (2024).

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   Google Scholar

8. Swanson, K., Wu, W., Bulaong, N. L., Pak, J. E. & Zou, J. Preprint su bioRxiv https://doi.org/10.1101/2024.11.11.623004 (2024).

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