Il Consiglio scientifico internazionale e il suo membro, l'Associazione cinese per la scienza e la tecnologia (CAST), in collaborazione con Natura, hanno lanciato una nuova serie di podcast in sei parti che esplora l'evoluzione del panorama delle carriere nella ricerca. Nel corso della serie, ricercatori a inizio e metà carriera dialogheranno con scienziati senior, condividendo esperienze di crescita, collaborazione e resilienza di fronte a rapidi cambiamenti.
In questa terza puntata, Mercè Crosas, Direttore di Scienze Sociali e Umanistiche Computazionali presso l'Università Centro di supercomputer di Barcellona, e Mohammad Hosseini, professore associato di etica presso Northwestern University, discuteremo di come l'intelligenza artificiale e la digitalizzazione stanno trasformando le carriere scientifiche e il processo di ricerca.
La conversazione mette in luce sia le opportunità che le sfide che l'intelligenza artificiale comporta per i ricercatori a inizio e metà carriera. Se da un lato le nuove tecnologie consentono scoperte rivoluzionarie e aprono percorsi di ricerca completamente nuovi, dall'altro sollevano preoccupazioni in merito all'equità di accesso, all'eccessiva dipendenza da strumenti automatizzati e all'erosione del pensiero critico.
Izzie Clarke: 00:01
Ciao e benvenuti. Sono la giornalista scientifica Izzie Clarke e in questo podcast, presentato in collaborazione con l'International Science Council e con il supporto della China Association for Science and Technology, parleremo del potere dell'aiuto digitale e dell'intelligenza artificiale nota come IA, della sua importanza per le carriere scientifiche e della sua potenziale minaccia per l'impresa scientifica.
Oggi sono in compagnia di Mercè Crosas, Direttrice del Dipartimento di Scienze Sociali e Umanistiche Computazionali presso il Barcelona Supercomputing Center e Presidente del Comitato sui Dati dell'International Science Council, noto come CODATA.
Mercè Crosas: 00:42
Ciao.
Izzie Clarke: 00:43
E Mohammad Hosseini, professore associato di etica alla Northwestern University di Chicago e membro della Global Young Academy.
Mohammad Hosseini: 00:51
Ciao, come stai?
Izzie Clarke: 00:52
Molto bene, grazie. Credo che una domanda per entrambi, per cominciare, sia: perché questo è un momento cruciale per riflettere su come la digitalizzazione e l'intelligenza artificiale stanno plasmando le carriere scientifiche?
Mohammad Hosseini: 01:05
Penso che stiamo assistendo a un processo decisionale sempre più basato sui dati da parte dei ricercatori, che a volte si ripercuote anche sui processi decisionali nazionali o locali, il che è positivo, ma in termini di carriere scientifiche, ciò significa che dobbiamo formare i ricercatori con nuove competenze.
Ed è sempre stato così. Ma a causa del punto di non ritorno, le cose si stanno muovendo così velocemente che difficilmente riusciamo a recuperare. Le macchine stanno diventando così capaci da poter sostituire o addirittura sostituire la forza lavoro umana nella scienza. Ci troviamo ora in una sorta di momento critico per discutere di digitalizzazione ed esplorare chi trae vantaggio da queste tecnologie, chi potrebbe rimanere indietro e come possiamo garantire trasparenza ed equità nel loro utilizzo.
Izzie Clarke 01:54
Mercè, cosa ne pensi?
Mercè Crosas: 01:56
Innanzitutto, l'IA è utilizzata in ambito scientifico da parecchio tempo e il cambiamento è avvenuto progressivamente. È vero che ora l'IA è utilizzata in modo esponenziale come metodo in gran parte della produzione scientifica.
Quindi, dall'esplorazione della revisione della letteratura al tentativo di definire il quesito di ricerca, all'elaborazione e alla raccolta dei dati, fino all'analisi vera e propria, ma anche alla pubblicazione dei risultati scientifici, credo che quel punto di svolta di cui parlava Mohammad abbia un impatto molto più ampio che mai.
Izzie Clarke: 02:34
Ci sono molti aspetti da considerare. Hai menzionato la pubblicazione e ne parleremo tra un attimo. Ma in termini di opportunità, quali sono quelle che vedi emergere da questa situazione per i ricercatori a inizio e metà carriera e come ciò sta cambiando il panorama scientifico guidato dall'intelligenza artificiale?
Mohammad Hosseini: 02:55
Immagino che le opportunità riguardino principalmente nuove scoperte e la realizzazione di progetti che cinque anni fa sarebbero stati un sogno. In qualsiasi ambito che potrebbe trarre vantaggio dalla modellizzazione, ci stiamo muovendo molto più velocemente ora. Questa è un'opportunità, soprattutto per i ricercatori a inizio e metà carriera che potrebbero essere più abili nell'uso dell'intelligenza artificiale, ma comporta alcuni compromessi. Trovare opportunità in questa nuova dinamica richiede un nuovo tipo di curiosità a cui non siamo abituati. Ma penso che dovremmo cercare di individuare compiti in contesti di ricerca che non possono essere automatizzati e cercare di eccellere in tali compiti.
Ad esempio, nel mio ambito di ricerca, sono un ricercatore etico. Scrivere un articolo ben argomentato è già automatizzato. Ma fare da mentore, tenere una lezione in presenza, che sia anche interattiva e coinvolgente, o condurre interviste per raccogliere dati e ottenere nuove intuizioni dalle esperienze vissute dalle persone: questi sono compiti che non possono essere facilmente automatizzati. E penso che dobbiamo trovare questo gruppo di compiti nel nostro contesto di ricerca e cercare di eccellere in questo.
Izzie Clarke: 04:06
E Mercè?
Mercè Crosas: 04:07
Non vedo grandi rischi per gli scienziati, o per gli scienziati all'inizio o a metà carriera, di essere sostituiti. Quello che vedo sono opportunità per nuove domande di ricerca che molti scienziati delle generazioni precedenti non avrebbero nemmeno pensato di porsi, giusto? Quindi, no, non si tratta tanto del fatto che, beh, ora possiamo applicare questi strumenti, ma del fatto che possiamo pensare ad alcuni campi in modo completamente diverso. In biomedicina, nel cambiamento climatico, in fisica e biologia per la genetica, tutto questo può cambiare con l'uso dell'intelligenza artificiale e di nuovi tipi di dati.
Izzie Clarke: 04:39
Penso che stiamo vedendo che ci sono molti modi diversi per ricorrere all'intelligenza artificiale e affrontare compiti diversi, e abbiamo parlato di riqualificazione. Quindi, a cosa pensa che i ricercatori a inizio e metà carriera in ambito scientifico debbano prestare attenzione e dove possono trovare supporto?
Mercè Crosas: 04:57
È più importante che mai essere molto rigorosi nella scienza e comprendere che, in fin dei conti, che utilizziamo l'intelligenza artificiale o altri strumenti, la scienza è ciò che facciamo, è inferenza e deve essere pubblica. I metodi, i dati e il modo in cui lo facciamo devono essere verificati da altri.
Ciò significa, ancora una volta, che non ci limitiamo a utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale per ottenere risposte, ma dobbiamo diventare più specializzati nel modo in cui convalidiamo tali risposte. E per questo, dobbiamo essere ancora più preparati sulla teoria dei campi in cui svolgiamo la nostra ricerca e sul rigore dei risultati.
Izzie Clarke: 05:33
Sì, insomma, Mohammad, mi piacerebbe anche sapere cosa ne pensi, perché so che è un argomento a cui presti molta attenzione.
Mohammad Hosseini: 05:38
Sì, assolutamente. E vorrei anche tornare a quello che ha detto Mercè. Sì, è importante riflettere sulla teoria e, allo stesso tempo, molti sostengono che, a causa di questa ascesa della scienza basata sui dati, stiamo assistendo alla fine della teoria sociale. La teoria non è poi così importante perché le persone possono semplicemente raccogliere dati e fare data mining per vedere cosa è rilevante senza nemmeno aver formulato un'ipotesi prima della raccolta dei dati.
E penso che questo sia uno sviluppo notevole che richiede molta attenta considerazione e attenzione. Credo che una delle sfide che voglio sottolineare sia il fatto che abbiamo accesso a risorse diverse, a seconda della posizione geografica. Abbiamo anche disparità in termini di ciò che le istituzioni offrono. Ho il privilegio di lavorare in una prestigiosa università privata negli Stati Uniti che offre accesso gratuito a vari modelli di intelligenza artificiale, ma questo non è il caso di milioni di altri ricercatori.
E questa disparità mette molte altre persone in una posizione di svantaggio. Molte università non hanno nemmeno una politica generale per l'uso di modelli di intelligenza artificiale. Se fossi in un'università del genere, cercherei davvero di parlare con l'amministrazione universitaria o con la biblioteca per chiedere loro di fornire orientamento e formazione.
Mercè Crosas: 06:54
Per tornare al pericolo di un approccio troppo basato sui dati. Non accetto che sia questa la strada da seguire, giusto? Il risultato è l'intersezione tra il modello teorico e questo approccio basato sui dati. Ma per quanto riguarda l'utilizzo dell'IA generativa o di nuovi tipi di strumenti di IA, credo che l'Europa abbia un approccio piuttosto diverso rispetto ad altri Paesi.
E ora è in corso lo sviluppo di una nuova strategia per l'intelligenza artificiale nella scienza e per la scienza dell'intelligenza artificiale. Dobbiamo prestare attenzione al tipo di strumenti di intelligenza artificiale che utilizziamo, alla loro chiara definizione dei dati utilizzati, alla loro natura open source e alla loro focalizzazione su un'intelligenza artificiale affidabile, e credo che questo sia molto importante.
Izzie Clarke: 07:36
Volevo anche soffermarmi su un punto. Parliamo anche di come utilizziamo l'intelligenza artificiale nel lavoro e nell'editoria. Quindi, Mohammad, quali sono gli aspetti che, secondo te, i ricercatori a inizio e metà carriera dovrebbero tenere a mente quando si tratta di editoria e utilizzo dell'intelligenza artificiale?
Mohammad Hosseini: 07:54
Sì, penso che una delle cose a cui dovremmo prestare molta attenzione è: qual è il compito che stiamo delegando all'IA? Qual è il compito che le stiamo chiedendo di svolgere? Quando è iniziato questo boom dell'IA, questa veniva utilizzata principalmente alla fine del processo di ricerca, ad esempio nella fase di editing, per migliorare la leggibilità e così via.
Ma ora stiamo delegando questi compiti importanti all'IA, e la prossima volta che vorrete riflettere sulla vostra prossima domanda di ricerca, invece di riflettere più a fondo sui libri di testo che leggete o sui nuovi articoli che leggete, penserete: "Ah, lasciatemi chiedere cosa ha da dire l'IA a riguardo". Diventa una vera e propria dipendenza, e incoraggerei i ricercatori a essere consapevoli dei compiti che stanno delegando e a chiedersi: ne vale la pena?"
Il mio consiglio è di non pubblicare qualcosa solo per il gusto di pubblicarlo, a meno che non abbiate qualcosa di veramente importante da dire. Pensate a chi state citando. Se usate l'intelligenza artificiale per trovare materiale bibliografico, assicuratevi di leggere attentamente il contenuto che state citando, perché spesso queste citazioni sono irrilevanti.
Izzie Clarke: 09:03
E penso che sia un buon punto. Sì, ci sono modi in cui possiamo usare l'intelligenza artificiale che potrebbero rivelarsi utili in alcuni ambiti, ma è importante mantenere attive alcune di queste competenze e assicurarsi di svolgere la due diligence anche in altri modi.
E penso che questo ci porti probabilmente a una discussione sulla credibilità. Quindi, nel tuo campo e agli occhi del grande pubblico, cosa serve per mantenere la credibilità nell'era digitale? Mercè?
Mercè Crosas: 09:30
Beh, penso che sia molto facile. Voglio dire, hai credibilità quando riesci a comunicarlo, quando capisci appieno cosa stai facendo e su cosa stai lavorando, e non è stato generato da qualcos'altro che non capisci. Tornando ai valori della scienza e della scienza aperta, che siano il più trasparenti possibile, che chiunque altro possa verificare ciò che hai fatto, da come hai applicato il modello di intelligenza artificiale, il metodo, i dati che hai utilizzato, i flussi di lavoro, principi equi per dati reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili. Ma anche software, in modo che ciò che stai utilizzando sia condivisibile, reperibile da altri e verificabile.
Izzie Clarke: 10:06
Ma ci sono molti modi interessanti in cui questo può essere uno strumento per trasformare anche la scienza e la digitalizzazione. Quindi, Mercè, come vedi crescere il ruolo della comunicazione scientifica con lo sviluppo della tecnologia?
Mercè Crosas: 10:20
Bene, quindi, per quanto riguarda la comunicazione scientifica, dobbiamo ancora lavorare molto per la società. E ci sono già aspettative circa possibilità o opportunità per l'IA di svolgere un ruolo anche nel contribuire a sintetizzare gran parte della produzione scientifica e renderla più accessibile a un pubblico più vasto. Quindi, penso che possa essere interessante.
Izzie Clarke: 10:41
E infine, cosa vi dà speranza per il futuro della scienza in questo mondo digitale? Mohammad?
Mohammad Hosseini: 10:47
Credo che ciò che mi dia speranza sia una nuova generazione di ricercatori che si fanno sentire. Stiamo osservando una nuova generazione che osa dire ciò che pensa ed è disposta a pagare un prezzo per questo. Sono negli Stati Uniti e vedo ogni genere di grandi aziende e come possono influenzare il panorama della ricerca, le università e tutto il resto. Quindi, è molto importante per me vedere questo.
Izzie Clarke: 11:12
E Mercè?
Mercè Crosas: 11:15
Quindi, penso che abbiamo più strumenti per capire come lavoriamo, come collaboriamo, quali nuove domande possiamo porre alla scienza. E penso che questo dia speranza per una scienza migliore se non perdiamo ciò che è scienza e non perdiamo i valori della scienza aperta, ma anche se sfruttiamo questo nuovo tipo di metodi di intelligenza artificiale.
Izzie Clarke: 11:34
Grazie mille a entrambi per avermi seguito.
Se sei un ricercatore all'inizio o a metà carriera e vuoi partecipare al dibattito sul futuro dell'intelligenza artificiale, unisciti all'International Science Council Forum per scienziati emergenti.
Visita: consiglio.scienza/forum scoprire di più.
Sono Izzie Clarke e la prossima volta parleremo di come i ricercatori all'inizio e a metà carriera possono contribuire a proteggere il nostro oceano e del potere di un approccio transdisciplinare per farlo. A presto.
Per saperne di più su Scienza senza confini: collaborazione internazionale per la prossima generazione di ricercatori 
Per saperne di più su Ripensare la crescita e la resilienza nell'ecosistema della ricerca 
Per saperne di più sulla scienza transdisciplinare: i giovani e gli studenti a metà carriera che plasmano il futuro della scienza 