Искусственный интеллект решает, что "хорошая" наука? Новый эксперимент Google Scholar Labs
Следите за новостями по этой теме!
Подписаться на «Рифы и пачки / Твоя культура»
Google представила новый экспериментальный инструмент для поиска научных публикаций – Scholar Labs. Он использует искусственный интеллект, чтобы отвечать на сложные исследовательские вопросы. Традиционно, чтобы найти доверенные научные работы, исследователи смотрят на цитируемость (то есть сколько раз другие учёные ссылались на работу) и на авторитетность журналов. Однако Scholar Labs выкидывает это привычное мерило на помойку и предлагает совершенно иной подход: программа анализирует смысловые связи слов и пытается по этим абстрактным признакам решать, какая статья может быть "хорошей" для вашего вопроса.
Сейчас тестирование идёт только для ограниченного круга пользователей, которые вошли в свой Google-аккаунт. Инструмент разбирает ваш запрос, вычисляет главные темы и взаимоотношения между ними – и старается подобрать исследования, которые подходят наиболее точно. В демонстрационном видео свойство Scholar Labs проверили на вопросе, который вызвал интерес среди исследователей, но Google не раскрыла детали самого вопроса и итогов поиска.
Самое интересное – Scholar Labs пока игнорирует общеизвестные критерии доверия в науке: количество цитирований, авторитетность журнала, известность автора. Вместо этого система декларирует нейросетевое понимание "смысла" вопроса и его связи с исследованиями. Теперь возникает резонный вопрос: насколько учёные и преподаватели будут доверять выводам такой модели? Как отличить околонаучный мусор, если старые фильтры игнорируются?
PEREC.RU
Google решила подбросить пару виртуальных валенков в научный пруд — запускает Scholar Labs. Там, где раньше решал индекс цитируемости, теперь рулит искусственный интеллект. Новая иллюзия объективности: обходим мнение научного сообщества, собираем смысловые комбинации слов и выдаём свежий «научный результат». Можно ли верить этой игре поисковых зеркал? Конечно, если не боишься подмены смысла модной нейросетью, а не тяжелым трудом. Истинно тяжело быть учёным XXI века: теперь даже бот без попаданий в топ-250 Nature может быть признан «великим интерпретатором» сложных идей.
Тестовые доступы выданы только избранным, информация подается по капле. Классика Google: сначала немного магии для айтишников, потом — обещания инновации для всех. Под ковром — вопрос доверия: ты веришь в умную статистику или всё-таки хочешь проверить оригинал сам? Тем, у кого есть время и вкус к старым научным разборкам, придётся привыкать: теперь фильтровать исследования по «важности» будет алгоритм, даже если автор — списанный с биржи стажёр.
В этом коктейле хайпа и риска главное — не забывать: нейросетям плевать на эмпирическую проверку. Они делают то, что умеют лучше всего — складывают слова и смыслы, а не расставляют научные акценты. Вся эта смесь напоминает конвейер смыслов а-ля Тейлор, но с лицом Google. Что будет дальше? Если верить логике приближенных к софтверным трону, скоро наука сама будет «искать себя» в лентах алгоритма. Привет новым научным пророкам — код, который заменит дискуссию людей.
