Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) затрагивает практически все сферы. Неудивительно, что применение ИИ всё чаще встречается в науке, о чем свидетельствует неумолимо растущее (особенно с 2015 года) количество упоминаний терминов этой сферы в заголовках и аннотациях статей. На днях в Nature Human Behaviour вышла статья, авторы которой подвергли количественной оценке использование и потенциальные преимущества ИИ в научных исследованиях.
Исследователи из Северо-Западного университета (Northwestern University) сопоставили данные более 74 миллионов публикаций с 1960 по 2019 год из Microsoft Academic Graph, охватывающих 19 дисциплин и 292 области, с данными о чуть более 7 миллионах патентов, выданных в период с 1976 по 2019 год Ведомством по патентным и товарным знакам США (USPTO), что позволило проанализировать практическое применение ИИ в научных исследованиях. Также авторы проанализировали встречаемость терминов ИИ в заголовках и аннотациях статей.
Основные результаты работы сводятся к следующему:
• упоминание ИИ в статьях повышает их цитируемость как внутри своей области, так и за ее пределами;
• почти каждая дисциплина включает в себя некоторые области, которые видят потенциал в применении ИИ (см. рис.);
• междисциплинарное сотрудничество способствует стремительному развитию использования ИИ в науке;
• есть разрыв между применением ИИ и обучением ИИ (спрос превышает предложение);
• ИИ может усугубить существующее неравенство в науке (например, демографическое и гендерное).
Искусственный интеллект как открывает новые исследовательские пути, так и является источником неразрешимых проблем, например, этических. Цифровизация и внедрение инструментов ИИ в науку вынуждают трансформировать и переосмыслять традиционные академические форматы, ресурсы и практики.
Кстати, завтра, 23 октября в 16:00, Центр научной интеграции НИУ ВШЭ проведет вебинар с элементами тренинга «Ученый в эпоху перемен: ключевые навыки для построения академической карьеры», на котором среди прочего будет затронута тема влияния глобальных изменений последних 5 лет на деятельность ученого, а также будет поднят вопрос развития необходимых навыков для построения академической карьеры в нестабильное время.
Формат вебинара предполагает взаимодействие. В рамках тренинга будет возможность познакомиться с исследователями из научных и образовательных организаций, а также поделиться своим опытом развития в академической среде. Регистрация доступа по ссылке.
Дорогие подписчики! Сегодня наш канал празднует свой третий день рождения. Мы традиционно составили подборку из десяти наиболее просматриваемых постов за прошедший год:
Уже второй год у нас активно выходила тематическая аналитика о нобелевских лауреатах под тегом #нобелевскаянеделя, практически каждую неделю — #обзор на одну из наиболее интересных свежих статей в нашей области и авторская #аналитика по различным библиометрическим базам и инструментам, а ежемесячно — #дайджест самых важных новостей в сфере науки и наукометрии со всего мира. Мы сделали цикл публикаций о недобросовестных исследовательских практиках, вели рубрику #историянаукометрии и неоднократно касались темы этичного использования #ИИ-инструментов в научной работе, а также во второй раз поучаствовали в фестивале науки «Республика ученых» ВШЭ.
Те из наших читателей, кто посещал фестиваль в прошлом году, возможно, помнят нашу наукометрическую викторину. И сегодня, в честь годовщины, мы хотим представить ее всем подписчикам нашего канала. Переходите по ссылке, играйте (с коллегами или друзьями) и делитесь впечатлениями!
Представляем дайджест научных событий за последний месяц.
Научные статьи
• Лутц Борнманн, один из членов редколлегии Scientometrics, и Кристиан Лейбель, основываясь на недавних работах, посвященных индексу прорыва (disruptive index), в своем письме описывают скрытые степени свободы в расчете DI1 и других индикаторов.
• Марион Шмидт исследовала, почему некоторые отозванные статьи продолжают цитироваться. Вкратце: предполагается, что в некоторых ситуациях результаты, представленные в отозванных статьях, по-прежнему считаются частью развития конкретной темы исследования.
• Пол Доннер в Journal of Infometrics высказал замечания насчет модифицированного фракционного (долевого) учета.
• Вышла статья, в которой предлагается подробное описание возможной новой метрики — PWI (Prize Winner Index, или индекс лауреатов премий), основанной на числе Эрдёша.
• В Learned Publishing опубликовано исследование специальных выпусков и их роли в научном ландшафте. Отмечается, что публикации в специальном выпуске могут обеспечить более высокие показатели цитирования и возможность зарекомендовать себя в новой области.
Издательская политика
• arXiv сообщил, что в октябре 2024 года в репозиторий поступило в общей сложности 24 226 материалов, что побило предыдущий ежемесячный рекорд июля 2024 года (21 794). Таким образом, общее количество материалов, поданных на arXiv с августа 1991 года по конец октября 2024 года, достигло 2 597 322.
• Web of Science опубликовали список самых цитируемых исследователей 2024 года. В него вошли пятеро российских ученых: двое из Сколково и по одному из МГУ, ТюмГУ и Минздрава.
• Журнал Soft Computing издательства Springer отозвал 330 статей. Большинство отозванных статей были приняты к публикации приглашенными редакторами.
• Журнал eLife все же был исключен из базы данных Web of Science из-за необычной практики журнала публиковать статьи вместе с отзывами рецензентов, при этом не принимая и не отклоняя их. В Scholarly Kitchen обсуждается реакция DORA на эту историю. Вкратце, DORA считает позицию Clarivate устаревшей.
• В Web of Science теперь доступен поиск по идентификатору организации ROR.
Наука и университеты
• В Times Higher Education опубликована заметка о культуре «менеджериализма», которая мешает академической свободе и научному развитию во многих областях.
• В рамках IV Конгресса молодых ученых состоялся круглый стол по теме «Как научному изданию попасть в «Белый список»?» Представители вузов и научных организаций обсудили текущее состояние Белого списка и планы по его развитию.
Новости AI
• Роберт Харрингтон из Американского математического общества размышляет о конфликте между идеалами открытости и напряженным отношением к ИИ, в частности, LLM, которые могут «поглощать» работы, опубликованные под лицензией Creative Commons, без согласия авторов.
• Scholar PDF Reader внедрил AI outline, т.е. детализированное содержание статьи, которое включает маркеры для каждого ключевого раздела. Об этом пишет коллега из канала «Что-то на научном». Маркер позволяет сразу переключиться на нужный фрагмент статьи, минуя просмотр неактуальных для читателя разделов.
• Википедия запустила проект WikiProject AI Cleanup. Задача проекта — поиск и удаление из электронной энциклопедии ложной информации, сгенерированной ИИ.