Штучний інтелект (ШІ) перетворюється на одну з фундаментальних технологій 21 століття, що кардинально змінює ландшафт наукових досліджень [1]. Його вплив відчутний у кожній галузі знань – від біомедицини та фізики елементарних частинок до гуманітарних наук та кліматології [2]. Роль ШІ в науці майбутнього буде не просто допоміжною, а партнерською: він стане інструментом, що дозволить людству вирішувати проблеми, які раніше здавалися нездоланними, завдяки здатності обробляти колосальні обсяги даних та знаходити неявні закономірності [3].
Переваги використання ШІ в науці:
- обробка великого обсягу даних: ШІ не має рівних у здатності аналізувати петабайти даних з телескопів, прискорювачів частинок (LHC), геномних секвенаторів чи кліматичних сенсорів;
-розпізнавання складних патернів: алгоритми глибокого навчання виявляють у даних складні кореляції та аномалії, які не здатна помітити людина, що веде до нових відкриттів;
- прискорення моделювання та симуляцій: ШІ дозволяє створювати високоточні та швидкі симуляції складних систем – від молекулярної динаміки до глобальних кліматичних моделей;
- революція в медицині та біології: технології ШІ радикально прискорюють розробку нових ліків, діагностику захворювань за зображеннями (МРТ, КТ) та розшифрування біологічних механізмів;
- генерація наукових гіпотез: аналізуючи мільйони наукових статей та баз даних, ШІ може формулювати нові, обґрунтовані гіпотези, які дослідники потім перевіряють експериментально;
- автоматизація лабораторних процесів: інтеграція ШІ з робототехнікою дозволяє автоматизувати рутинні експерименти, проводячи їх 24/7 з високою точністю.
Недоліки використання ШІ в науці:
- проблема «чорної скриньки»: багато моделей ШІ (особливо глибокі нейромережі) не дають змоги простежити логіку отримання висновку, що суперечить фундаментальному науковому принципу відтворюваності;
- упередженість даних: якщо ШІ навчається на упереджених або неповних даних (наприклад, медичні дані, що не враховують певні демографічні групи), його висновки будуть систематично неточними;
- висока вартість та енергоспоживання: навчання складних моделей вимагає величезних обчислювальних ресурсів та енергії, що створює розрив між провідними та менш фінансованими дослідницькими центрами;
- ризики надмірної довіри: існує небезпека, що вчені почнуть приймати результати ШІ як істину без належної критичної перевірки, що може призвести до поширення хибних відкриттів;
- етичні дилеми: використання ШІ у чутливих сферах, таких як генетика, нейронаука або соціальні дослідження, вимагає розробки нових етичних кодексів;
- залежність від якості даних: неякісні або невірно інтерпретовані вхідні дані неминуче призведуть до хибних наукових висновків;
- дефіцит фахівців: наука потребує нового покоління дослідників, які одночасно є експертами у своїй галузі та мають глибокі компетенції у Data Science.
ШІ, безсумнівно, є найпотужнішим каталізатором наукового прогресу 21 століття, що обіцяє прискорити відкриття та вирішити глобальні проблеми людства. Він змінює саму парадигму наукового методу, доповнюючи людську інтуїцію обчислювальною потужністю. Проте, цей інструмент несе в собі значні ризики, пов'язані з прозорістю, упередженістю та етикою. Майбутнє науки залежатиме від здатності інтегрувати ШІ відповідально, розробивши нові стандарти рецензування та валідації ШІ-орієнтованих досліджень. Лише за умови збереження критичного мислення та дотримання етичних норм ШІ зможе стати надійним партнером людства у нескінченному пошуку знань.
Список літреатури:
1. Шашина М. В. Вплив цифровізації на наукові дослідження в економіці [Електронний ресурс] / М. В. Шашина. // Ефективна економіка. - 2024. - № 5. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/efek_2024_5_5.
2. Литвинов А. С. Використання штучного інтелекту в освіті та наукових дослідженнях здобувачів вищої освіти / А. С. Литвинов // Перспективи та інновації науки (Серія "Педагогіка", Серія "Психологія", Серія "Медицина"). - 2025. - № 1. - С. 651-663.
3. Квятковська А. О. Дослідження можливостей застосування штучного інтелекту в науково-дослідній роботі / А. О. Квятковська, І. І. Розман, Л. Є. Перетяга, В. В. Мацько // Перспективи та інновації науки (Серія "Педагогіка", Серія "Психологія", Серія "Медицина"). - 2025. - № 5. - С. 680-688.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter