Тем не менее, Ходжкинсон обеспокоен тем, что исследователи в этой области будут обращать внимание на технику, а не на науку, пытаясь перепроектировать, почему трио выиграло премию в этом году. «Я надеюсь, что это не приведет к тому, что исследователи начнут ненадлежащим образом использовать чат-ботов, ошибочно полагая, что все инструменты ИИ эквивалентны», — говорит он.
Опасения, что это может произойти, основаны на взрыве интереса к другим якобы преобразующим технологиям. «Всегда существуют циклы ажиотажа, последние из которых связаны с блокчейном и графеном», — говорит Ходжкинсон. По данным Google Scholar, после открытия графена в 2004 году в период с 2005 по 2009 год было опубликовано 45 000 научных статей, в которых упоминался этот материал. Но после того, как Андре Гейм и Константин Новоселов получили Нобелевскую премию за открытие этого материала, количество опубликованных тогда статей резко возросло до 454 000 в период с 2010 по 2014 год и более миллиона в период с 2015 по 2020 год. Этот всплеск исследований, возможно, имел пока лишь скромное влияние на реальный мир.
Ходжкинсон считает, что вдохновляющая сила нескольких исследователей, получивших признание Нобелевской комиссии за свою работу в области ИИ, может заставить других начать собираться в этой области, что может привести к изменению качества науки. «Есть ли содержание предложений и заявок [of AI] Другое дело», — говорит он.
Мы уже видели влияние средств массовой информации и общественного внимания к ИИ на академическое сообщество. По данным исследования Стэнфордского университета, количество публикаций, посвященных ИИ, утроилось в период с 2010 по 2022 год: только в 2022 году было опубликовано почти четверть миллиона статей: более 660 новых публикаций в день. Это было до того, как выпуск ChatGPT в ноябре 2022 года положил начало революции генеративного искусственного интеллекта.
Насколько ученые будут следовать за вниманием средств массовой информации, деньгами и аплодисментами Нобелевского комитета – это вопрос, который беспокоит Джулиана Тогелиуса, доцента кафедры информатики в Тандонской инженерной школе Нью-Йоркского университета, который работает над искусственным интеллектом. «Ученые в целом следуют той или иной комбинации пути наименьшего сопротивления и максимальной отдачи от затраченных средств», — говорит он. А учитывая конкурентный характер академических кругов, где финансирование становится все более скудным и напрямую связано с перспективами трудоустройства исследователей, кажется вероятным, что сочетание модной темы, которая — по состоянию на эту неделю — может принести успешным людям Нобелевскую премию может оказаться слишком соблазнительным, чтобы сопротивляться.
Риск состоит в том, что это может помешать новому инновационному мышлению. «Получить более фундаментальные данные от природы и придумать новые теории, которые смогут понять люди, — трудная задача», — говорит Тогелиус. Но это требует глубокого размышления. Вместо этого для исследователей гораздо продуктивнее проводить симуляции с помощью ИИ, которые поддерживают существующие теории и включают существующие данные, создавая небольшие шаги вперед в понимании, а не гигантские скачки. Тогелиус предвидит, что новое поколение ученых в конечном итоге будет заниматься именно этим, потому что это проще.
Существует также риск того, что самоуверенные учёные-компьютерщики, которые помогли продвинуться в области ИИ, начнут видеть, что работы по ИИ присуждаются Нобелевскими премиями в несвязанных научных областях – в данном случае, в физике и химии – и решат пойти по их стопам, посягая на территория других людей. «Учёные-компьютерщики имеют заслуженную репутацию тех, кто сует нос в области, о которых ничего не знает, внедряют какие-то алгоритмы и называют это прогрессом, к лучшему или к худшему», — говорит Тогелиус, который признаётся, что раньше у него возникало искушение добавить глубоко изучить другую область науки и «продвинуть» ее, прежде чем одуматься, потому что он мало что знает о физике, биологии или геологии.