AI中国网 https: //www.cnaiplus.com
随着人工智能（AI）深刻改变科研的方方面面（包括研究的开展、评审和管理方式），科研机构正致力于弄清这些变化对机构政策、治理结构和长期战略的影响。围绕这一问题，我们与西班牙国家研究委员会人工智能研究所（IIIA_CSIC）所长兼施普林格自然欧洲学术顾问委员会（ERAC）成员Carles Sierra博士共同探讨了AI对于科研生态系统的影响。
Sierra博士既是ERAC成员，又是一位AI研究人员，因此对科研中的AI有着独到的见解。凭借在AI基础理论及现实应用（科研与出版）方面的深厚经验，Carles能为科研机构提供宝贵的视角，帮助他们理解AI如何重塑科学研究，以及接下来机构需要在哪些方面发挥领导力并做好准备。
人类在AI辅助科研中的能动性
Sierra博士的双重角色让他能够全面地看待AI在科研和出版中的作用。他指出：“AI将影响科研流程的每个环节，从假设提出、代码生成，到仿真运行、数据采集和分析，甚至包括论文撰写。”
基于这一视角，Sierra博士发现了许多相互关联、需要科研机构积极应对的问题。这些关切的共同点在于，机构需要确保人的主导地位，而不能让AI系统不受制约地塑造科研实践。
机构需要确保人的主导地位，而不能让AI系统不受制约地塑造科研实践。
AI从根本上应当服务科学和研究人员。为实现这一目标，需要在科研周期的各个阶段有意识地以人为中心。Sierra博士表示：“必须始终将人的能动性置于科研工作的核心。决策最终应该由人来做，而且AI系统输出的结果必须经过研究人员的仔细检查。”
但要保持人的主导地位，首先人们需要知道该如何进行治理。“因此有必要开展相关教育或培训，帮助研究人员了解AI技术的潜力和局限性。”例如：
研究人员需要了解AI模型的工作原理
研究人员和领导者需要意识到模型的偏见
研究人员需要多元视角，而只有多学科团队才能提供多方视角
加强AI素养培育
Sierra博士表示：“如果研究人员计划更新其工作方法许多方法可能已经沿用了数十年甚至上百年，那么就需要接受更扎实的AI主题教育和培训。他们起码需要对算法的工作原理以及AI系统的训练方式有较为充分的理解。此外，还应当认识到某些AI系统不完全可靠，需要加强人工监督。AI系统缺乏能动性、意图和道德责任。”
尽管AI相关教育关系到每一位研究人员，但在哪些场景、在什么时候、以何种方式将其纳入培养体系和科研实践主要由科研机构来决定。对机构而言，职业生涯早期是培育AI素养的最佳时机。Sierra博士说：“不管在哪个领域，青年研究人员都应该掌握扎实的人工智能基础知识。因为不久之后，对AI工具和方法缺少了解的研究人员将很难开展真正有意义的工作。”
青年研究人员应掌握扎实的人工智能基础知识，对AI工具和方法缺少了解的研究人员将很难开展真正有意义的工作。
AI中国网 https: //www.cnaiplus.com
本文网址：
