L'intelligenza artificiale accelera la scienza, ma potrebbe limitarne la portata

Gli strumenti di intelligenza artificiale stanno aiutando gli scienziati a pubblicare più articoli, ottenere più citazioni e avanzare più rapidamente nella loro carriera. Allo stesso tempo, la scienza nel suo complesso potrebbe esplorare una gamma più ristretta di idee.

I risultati, pubblicati su Nature, si basano su un'analisi di oltre 40 milioni di articoli scientifici pubblicati nell'arco di diversi decenni. Lo studio collega il crescente utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale a un netto aumento della produttività individuale, accompagnato da un calo misurabile della diversità degli argomenti di ricerca.

Misurare l’impronta dell’intelligenza artificiale nella scienza

Lo studio, condotto da scienziati della Tsinghua University e dell'Università di Chicago, ha addestrato un modello linguistico per identificare gli articoli che mostrano segni di supporto all'intelligenza artificiale, inclusi modelli stilistici e indicatori metodologici associati all'apprendimento automatico e alla generazione automatica di testo.

Gli autori hanno confrontato modelli di pubblicazione, tassi di citazione e reti di collaborazione tra scienziati i cui lavori mostravano prove di utilizzo dell'intelligenza artificiale e quelli i cui lavori non ne mostravano.

I vantaggi per i singoli scienziati

Gli scienziati identificati come utilizzatori di intelligenza artificiale hanno pubblicato molti più articoli rispetto ai loro colleghi e hanno ricevuto in media molte più citazioni. Hanno anche raggiunto prima posizioni di autore senior, un traguardo spesso associato alla leadership e all'avanzamento di carriera nella ricerca accademica.

Queste differenze si sono mantenute in diversi campi scientifici, a indicare che gli strumenti di intelligenza artificiale stanno rafforzando gli indicatori esistenti del successo accademico, anziché alterarne il funzionamento.

Un panorama di ricerca in continua evoluzione

Quando l'analisi si è estesa dalle singole carriere al più ampio panorama della ricerca, il modello è cambiato. Con l'aumento dell'uso dell'intelligenza artificiale, il numero di argomenti di ricerca distinti è diminuito leggermente. Allo stesso tempo, la collaborazione e le citazioni incrociate tra scienziati sono diminuite drasticamente, segnalando una minore sovrapposizione tra chi sviluppa il lavoro di chi.

Gli autori attribuiscono questi cambiamenti alle condizioni in cui gli strumenti di intelligenza artificiale sono più efficaci. I sistemi di apprendimento automatico tendono a funzionare meglio in campi con grandi set di dati e pipeline analitiche consolidate.

I ricercatori che lavorano in questi settori hanno maggiori probabilità di adottare strumenti di intelligenza artificiale e di convergere su problemi simili e ricchi di dati. La ricerca che si basa su domande meno popolari con dati sparsi, osservazioni esplorative o metodi non convenzionali sembra meno probabile che ne tragga beneficio nella stessa misura.

Il futuro dell'intelligenza artificiale nella ricerca

I ricercatori avvertono che lo studio identifica correlazioni, non cause dirette. Non è ancora chiaro se gli strumenti di intelligenza artificiale stiano attivamente indirizzando gli scienziati verso questioni più specifiche o se i ricercatori in campi già concentrati siano stati i primi ad adottarli. L'analisi non valuta inoltre se le pubblicazioni associate all'intelligenza artificiale differiscano in termini di qualità scientifica.

Entro questi limiti, i risultati mostrano che l'adozione dell'intelligenza artificiale sta già influenzando il modo in cui l'impegno scientifico viene distribuito tra i vari campi di ricerca, sollevando interrogativi su come questi strumenti vengano impiegati in sistemi che spesso premiano la velocità, la scalabilità e il numero di citazioni rispetto al lavoro esplorativo.