许多研究人员在研究中使用人工智能工具，尽管他们感到人工智能的使用对科学产生了负面影响。图片来源：Oscar Wong/Getty。对于人工智能工具，科学家们有着严重的FOMO（错失恐惧症）。Nature对1900多名研究人员的调查显示，尽管他们对人工智能的负面影响表示担忧，但许多人因担心被落下而感到有压力去采用这项技术。近一半的受访者表示，他们对人工智能的整体看法是负面的，其中63%的人表示，使用大型语言模型（LLMs）等工具分析数据和科学文献的风险超过了其收益。尽管有这些担忧，近60%的受访者认为如果不在工作中使用人工智能工具，他们将被抛在后面。该民意调查在Nature网站、社交媒体和Nature Briefing电子邮件通讯中发布。澳大利亚昆士兰科技大学临床预测模型博士候选人亚历山大·吉布森表示：“如果你想保持竞争力，就别无选择，只能采用某些工具，特别是LLMs，以便赶上其他使用这些工具的人。”吉布森表示，他感受到了一种“被动推动”，去使用人工智能工具，因为它们承诺能让一切变得更加高效。然而，他觉得，虽然人工智能模型可以更快地产生工作成果，但这些工作的质量并不总是更好，有时甚至比人类完成的工作更差。例如，吉布森表示，他曾使用LLM从PDF文章中提取数据进行研究。这使得他的研究变得可行，因为手动提取数据会很具挑战性，但LLM却犯了错误。“工作的质量没有改善。”关于人工智能的看法Nature询问了研究人员对人工智能的看法，AI模型对科学的总体正面或负面影响，以及他们使用这些工具的频率。受访者来自75个国家，其中最高比例的答案来自美国（38%）。在1907名回应者中，近48%的人表示他们对人工智能持负面态度。同时，30%的受访者表示他们整体上对人工智能持积极态度，22%持中立态度。只有23%的受访者认为人工智能工具对研究产生了积极影响，而31%的人则表示该技术对科学产生了负面影响。近一半的研究人员认为，人工智能使用的影响取决于这些工具的使用方式。针对特定科学任务设计的模型往往比通用的LLMs（如OpenAI的ChatGPT聊天机器人）更受欢迎。拒绝使用生成型人工智能的学者们尽管持怀疑态度，但大多数民意调查的受访者表示他们在研究中使用某种形式的人工智能工具，其中25%表示他们每天使用这些工具。26%的人每周使用一次，15%每月使用，34%的人表示他们从不使用人工智能工具。这些结果与2023年对Nature读者进行的调查相似，该调查询问人们对科学中早期采用人工智能的看法。那项民意调查发现，研究人员对人工智能模型传播错误信息、加深数据偏见以及导致失业上升的能力表示担忧。来自宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学的计算生物学家艾琳·卡普洛表示，研究人员对人工智能的怀疑不够，因为人们往往在没有充分理解其局限性的情况下就使用这些工具。例如，卡普洛表示，她使用人工智能工具发现基因转录调控元件——控制基因何时、何处以及以何种程度表达的特定DNA序列。她常常使用谷歌DeepMind的AlphaGenome软件，该软件可以预测遗传突变将如何影响生物体。但该模型仅在人体和小鼠数据上进行了训练，在其他物种上的表现不如在这些物种上的效果。尽管如此，卡普洛仍然意识到有同事继续在其模型的范围之外的生物体上使用该模型。