研究人员表示，在科学中使用人工智能可能会加剧重复性困境
在其名为《人工智能时代的科学》的报告中，这家拥有350年历史的机构认为，将人工智能引入科学研究造成了重复性障碍--即某个特定结果可以被世界另一个地区的不同研究团队复制的想法--因为缺乏文献，获取必要的计算基础设施和资源的途径有限，以及难以理解人工智能工具如何得出结论.
英国享有极高声望的皇家学会警告说，在科学中使用人工智能可能会增加复制重要结果的问题.
科技行业热情地宣传了人工智能可以在科学中帮助的想法.
去年12月，研究人员声称已经使用大型语言模型完成了世界上第一个科学发现--这一突破表明，像ChatGPT这样的LLMS可以比仅靠人类推动科学进步的速度更快.
然而，英国皇家学会科学在人工智能时代的工作组主席艾莉森·诺布尔教授担心，人工智能在科学中的快速普及带来了与其安全和严格使用相关的挑战.
她宣称：“越来越多的不可重复性研究引发了对基于人工智能的发现的稳健性的担忧.
由于许多人工智能工具的专有性质，人工智能限制了复制结果的能力.
”对基本基础设施(如代码、数据和计算能力)的访问有限，以及对人工智能工具如何得出其结论(可解释性)的缺乏理解，使得独立研究人员难以仔细检查、验证和复制实验.
该论文警告说，在研究中依赖人工智能可能导致“过高的期望、夸大的准确性主张或基于虚假相关性的研究结果.
”在基于人工智能的研究中，能够复制研究不仅涉及复制方法，而且能够复制进行实验的代码、数据和环境条件(例如计算、硬件、皇家学会成立于1660年，包括艾萨克·牛顿、化学家汉弗莱·戴维和原子核发现者欧内斯特·卢瑟福在内的科学家都是它的前任主席.
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