Рецензування є важливою частиною наукових досліджень. Воно відіграє ключову роль у забезпеченні достовірності та точності висновків перед їх публікацією. Однак процес рецензування здійснюється людьми, а люди неминуче роблять помилки. Але нові технології можуть стати ключем до вирішення цієї проблеми.
BeInCrypto поспілкувався з співзасновником YesNoError Меттом Шліхтом та генеральним директором Mira Network Магнусом Браттом, щоб зрозуміти, як штучний інтелект (ШІ) та децентралізована наука (DeSci) об’єднуються для трансформації процесів рецензування наукових робіт.
Ціна помилкового нагляду
Навіть найрозумніші люди роблять помилки. Коли йдеться про науку, ці помилки можуть мати величезні наслідки. Історія – як недавня, так і давня – неодноразово це доводила.
У 1998 році NASA запустила Mars Climate Orbiter для вивчення атмосфери планети. Проект вимагав інвестицій у 125 мільйонів доларів і майже 10 місяців подорожі, щоб дістатися туди.
Після прибуття орбітер згорів і зламався, і NASA швидко визнала місію невдалою. Найбільше боліло те, що причиною невдачі місії стала проста навігаційна помилка.
Навігаційна команда під керівництвом Лабораторії реактивного руху (JPL) використовувала метричні одиниці у своїх розрахунках. Тим часом Lockheed Martin Astronautics, розробник і будівник космічного апарата, надав важливі дані про прискорення в англійських одиницях.
Невдача Lockheed Martin у перетворенні англійських одиниць на метричні пояснила критичну помилку, яка призвела до того, що космічний апарат наблизився до Марса занадто близько і згорів при прибутті.
«Традиційне рецензування за своєю суттю обмежене людськими помилками та суб’єктивністю. Рецензенти можуть не помітити важливі методологічні недоліки або статистичні помилки через індивідуальні упередження, конфлікти інтересів або просто обмеження ручної перевірки», – пояснив Братт BeInCrypto.
Подальші розслідування виявили, що відсутність суворого, незалежного рецензування навігаційних розрахунків сприяла тому, що помилки в перетворенні одиниць залишилися непоміченими. Однак, були навіть більш недавні випадки, коли механізми рецензування не змогли виявити такі прості помилки.
Нещодавній випадок людської помилки у науці
Один з найновіших випадків, що свідчить про ступінь людських помилок у рецензованих наукових дослідженнях, стався минулого року. У жовтні дослідження, опубліковане в журналі з екологічної хімії Chemosphere, виявило, що електронні антипірени присутні в деяких чорних пластикових побутових виробах, таких як кухонні прилади.
Дослідження викликало численні медіа-звіти, включаючи статті в таких виданнях, як The Atlantic і National Geographic, які закликали споживачів викинути свої чорні пластикові кухонні прилади. Це також викликало хвилю громадського занепокоєння в соціальних мережах.
Однак у грудні, за 30 центів і за 30 секунд, запит OpenAI, що перевіряв висновки дослідження, виявив, що автори пропустили нуль.
«Ми неправильно розрахували референтну дозу для дорослого вагою 60 кг, спочатку оцінивши її у 42 000 нг/день замість правильного значення 420 000 нг/день», – сказано у виправленні.
Оригінальне дослідження містило значну помилку у 10 разів, де вказане значення впливу було зазначено як 80% від законного ліміту для певного токсину, коли насправді це було лише 8%. Іншими словами, ця помилка значно переоцінила вплив цих токсинів.
«Я б сказав, що найголовніше обмеження, яке чітко видно у рецензуванні, полягає в тому, що люди роблять помилки. Це дуже розумні люди. Це було опубліковано всюди. Це тривало два місяці, і мільйони людей бачили цю статтю, і ніхто цього не помітив. Виявляється, якщо ви візьмете цю статтю і надішлете її останній моделі OpenAI, просто запитайте: «Гей, чи є в цій статті помилки?» За приблизно 30 центів і за 30 секунд вона одразу скаже так», — сказав Шліхт.
У відповідь на ці події прихильники ШІ та DeSci відзначили ці недоліки традиційних підходів до науки.
Переосмислення рецензування з ШІ та DeSci
Концепція рецензування існує вже століттями. З моменту свого виникнення вона зазнала кількох змін.
«Рецензування не завжди було формальним, анонімним процесом, який ми знаємо сьогодні. У перші дні наукових журналів (середина 1600-х років) редактори, такі як Генрі Олденбург у Королівському товаристві, вирішували, що публікувати, не консультуючись із зовнішніми експертами. Протягом 18-го та 19-го століть, коли наукові спільноти розширювалися, неформальні обговорення та внутрішні оцінки поступово перетворювалися на більш систематичну практику. До середини 20-го століття, коли обсяг досліджень зростав, журнали прийняли структуроване, зовнішнє рецензування (часто з анонімними рецензентами), щоб допомогти підтримувати якість і справедливість. Сьогодні ми бачимо різноманітні моделі — від одно- та двостороннього рецензування до відкритих і постпублікаційних рецензій — що відображають постійні зусилля щодо балансу прозорості, ефективності та строгості в швидко зростаючому науковому середовищі», — пояснив Братт.
DeSci активно шукає рішення на основі технології Web3 для вирішення критичних викликів, які виникають у рамках традиційного підходу до наукових досліджень. У результаті агенти ШІ стали очевидним рішенням для потенційно катастрофічних наслідків, які можуть мати людські помилки на механізми рецензування.
«Штучний інтелект може автоматично виявляти помилки, невідповідності та плагіат, підбираючи рукописи з найбільш підходящими рецензентами, допомагаючи зменшити упередженість і полегшити навантаження на рецензентів. Децентралізовані наукові платформи, використовуючи блокчейн або подібні технології, можуть прозоро записувати історії рецензій і дозволяти оцінки, зібрані з натовпу, підвищуючи відповідальність і довіру. Разом ці інструменти спрощують і покращують рецензування, забезпечуючи швидший і надійніший контроль якості», — додав він.
Ці нові технології також зробили внесок у наукове рецензування більш доступним.
«Децентралізована наука та штучний інтелект можуть значно допомогти у рецензуванні, знижуючи вартість рецензії, дозволяючи ШІ виконувати це за частку вартості та набагато швидше. DeSci може надати кожному можливість мати безкінечні рецензії миттєво», — сказав Шліхт.
Ефективність, швидкість, децентралізація та зниження витрат можуть відкрити нові шляхи для вирішення складних наукових проблем, які досі не мали рішень.
Прискорення наукового прогресу за допомогою ШІ
Нові технології, такі як ШІ, пропонують перспективні підходи до складних наукових викликів, включаючи дослідження раку, людське довголіття та хворобу Альцгеймера.
Завдяки століттям людських досліджень, сьогодні журнали по всьому світу публікують мільйони наукових статей, що означає величезні обсяги даних. Агенти ШІ можуть зберігати, фільтрувати та аналізувати існуючі набори даних на швидкостях, які сьогодні неможливі для людини.
«Штучний інтелект трансформує дослідження раку та має величезний потенціал для прискорення відкриття ефективних методів лікування. Інструменти ШІ вже доводять свою цінність, швидко переглядаючи величезні набори даних, щоб виявити генетичні маркери та нові цілі для ліків, моделюючи, як розвиваються ракові захворювання, і навіть пропонуючи інноваційні комбінації лікування. Ці прориви не лише прискорюють ранні етапи відкриття, але й оптимізують проєкти клінічних випробувань та прогнозують реакції пацієнтів з дедалі більшою точністю. Хоча рак залишається складним набором захворювань, зростаючий вплив ШІ робить мету вилікування все більш досяжною та надихає всю дослідницьку спільноту», — сказав Братт BeInCrypto.
YesNoError (YNE) Шліхта створив білу книгу для децентралізованої ініціативи, яка використовує передові великі мовні моделі (LLM) для систематичного аудиту всієї існуючої наукової літератури. Токен YNE побудований на економічній моделі, в якій власники токенів можуть голосувати за те, які проєкти повинні отримати пріоритет.
Агенти ШІ відповідають за сканування помилок, починаючи від простих обчислювальних помилок до фальсифікації даних. Ширша мета проєкту — розробити інструмент для перевірки наукових тверджень, доступний для дослідників, інститутів та громадськості.
«Скільки наукових статей було написано про довголіття? Скажімо, це один мільйон. Скажімо, ви — лабораторія, зосереджена на довголітті. Розмір вашої команди, яка була б потрібна з людської точки зору, щоб не лише просто прочитати мільйон статей, але й точно проаналізувати їх та синтезувати ці дані, не є можливим на людському рівні. Але коли ви починаєте розробляти систему з агентами ШІ, яка може прочитати мільйон статей практично миттєво, ви можете організувати ці ШІ, щоб вони дійшли до висновків, повернулися з синтезованою інформацією, а потім передали це людській команді. Це дуже чіткий спосіб, як ШІ може допомогти досягти проривів у довголітті або будь-якій іншій науковій меті», — сказав Шліхт.
Інші великі гравці починають звертати увагу на цю все більш популярну тенденцію. Дослідники Advanced Micro Devices (AMD) та Університету Джонса Хопкінса нещодавно розробили Agent Laboratory. Ця структура ШІ призначена для автоматизації ключових частин наукових досліджень.
Ця система використовує великі мовні моделі для проведення оглядів літератури, розробки експериментів та створення звітів, включаючи код та документацію. Однак вона не є децентралізованою або заснованою на токенній моделі. Початкові результати свідчать, що ця структура може знизити витрати на дослідження на 84% у порівнянні з іншими автоматизованими методами без шкоди для якості досліджень.
Якщо інші проекти у світі криптовалют мають намір розвивати подібні ініціативи, ШІ у DeSci може мати перспективне майбутнє.
Яскраві перспективи DeSci
За даними CoinGecko, капіталізація ринку DeSci становить 1,05 мільярда доларів на момент написання. За останній рік сектор демонстрував стабільне зростання та постійні інновації. Багато нових проектів швидко стали основними гравцями.
Шліхт і Братт прогнозують, що розмір ринку децентралізованої науки зросте експоненційно.
«Я думаю, що через 10 років ринкова капіталізація DeSci може бути в 10 000 разів більшою, ніж зараз. Завдяки поєднанню штучного інтелекту, децентралізації та токенів, наука готова до експоненційного зростання у проривах», — сказав Шліхт.
На це Братт додав:
«Якщо успішно, це може легко стати 5-10% світового ринку наукових досліджень, який вже обчислюється трильйонами».
Однак вони також очікують, що DeSci зіткнеться з опором з боку традиційних медичних і наукових лобі.
Протистояння статус-кво
Хоча наукові дослідження можуть фінансуватися за рахунок грантів від різних урядових агентств, інститутів і фондів, в основному їх фінансують приватні корпорації.
Звіт UCLA за 2023 рік вказує, що майже 80% з приблизно 57 мільярдів доларів, витрачених на дослідження раку в США у 2021 році, надійшли з приватного сектора, переважно від великих фармацевтичних компаній. Також повідомлялося про обмежене поширення результатів досліджень.
«Є зацікавлені сторони, які можуть лобіювати заборону таких ринкових дій, щоб захистити існуючих гравців», — сказав Братт.
Для Шліхта DeSci представляє можливість протистояти приватним інтересам.
«Раніше корпорації могли контролювати, які дослідження фінансуються. DeSci порушує це і дозволяє будь-кому отримати фінансування, якщо люди вважають, що їхня ідея хороша», — сказав він.
Оскільки технологія блокчейн дозволяє анонімність і пріоритизує конфіденційність, він стверджує, що новаторів буде важче відстежити.
«Я не вірю, що лобісти зможуть зупинити DeSci. Наступний Ейнштейн може бути анонімним. Це може бути хтось з аватаром пінгвіна або зображенням жаби. Це може бути хтось з NFT як профільним зображенням і набором чисел у своєму імені. Лобісти навіть не можуть їх знайти, тому що не знають, хто вони, і вони фінансуються децентралізовано. У них навіть є команда інших псевдонімних людей, які працюють з ними, як люди, так і ШІ», — сказав Шліхт.
Але перш ніж розглядати потенційне суперництво між традиційними медичними лобістами та новаторами у децентралізованій науці, DeSci все ще на шляху до зрілості.
Зрештою, поєднання ШІ та децентралізованої науки пропонує потужну нову парадигму для наукових досліджень. Ця можливість має потенціал підвищити надійність і ефективність рецензування, демократизувати доступ до фінансування та прискорити прориви в різних наукових сферах.
Важливо стежити за розвитком ШІ та децентралізованої науки для відповідальної інтеграції цих технологій у наукові дослідження.
Дисклеймер
Відповідно до принципів проєкту Trust Project, ця авторська стаття представляє точку зору автора і не обов'язково відображає погляди BeInCrypto. BeInCrypto залишається прихильником прозорої звітності та дотримання найвищих стандартів журналістики. Читачам рекомендується перевіряти інформацію самостійно і консультуватися з професіоналами, перш ніж приймати рішення на основі цього контенту. Зверніть увагу, що наші Загальні положення та умови, Полiтика конфіденційності та Дисклеймер були оновлені.
