Автоматизация в науке: как искусственный интеллект изменит работу экономистов и социологов

Искусственный интеллект изменит подходы к экономическим и социальным исследованиям: часть задач он поможет масштабировать, а другие сможет выполнять практически самостоятельно. Профессор Норвежского университета естественных и технических наук Ингар Хааланд считает, что это повысит ценность полевых экспериментов, оцифровки архивов и проверки научных работ. В то же время автоматизация может усугубить неравенство в доступе к данным и возможностям для исследований.

В посте в социальной сети X Хааланд поделился прогнозами относительно будущего экономики и общественных наук на фоне развития ИИ и передачи математических вычислений машинам. Он ожидает, что самые качественные исследования и в дальнейшем будут возглавляться людьми, но будут использовать ИИ для масштабирования работы. В частности, по мнению эксперта, технологии помогут:

• проводить качественные интервью с соответствующими группами населения;

• организовывать поведенческие эксперименты в реальных условиях;

• анализировать большие массивы текстов.

Между тем будет расти значение полевых исследований. Будет увеличиваться спрос на ученых, обладающих навыками налаживания сотрудничества с компаниями и организации практических экспериментов, в частности с тестированием ИИ-систем.

По мнению профессора, перспективными останутся исследования на основе административных данных — информации, которую собирают государственные учреждения в ходе своей работы. Однако доступ к таким данным и возможность использовать локальные модели ИИ для их масштабного анализа могут сосредоточиться в руках небольшого числа продуктивных исследователей. Это, по прогнозу Хааланда, может ограничить возможности аспирантов, которым государственные учреждения не будут предоставлять аналогичного доступа.

Хааланд также прогнозирует подъем экономических исследований благодаря масштабной оцифровке архивов. Они могут стать источником новых исследовательских подходов и помочь выявить ранее не зафиксированные факты.

Еще одной сферой изменений станет проверка научных публикаций. Профессор ожидает, что ИИ усовершенствует рецензирование и проверку результатов, а комплексный аудит статьи, программного кода и данных на этапе подачи работы станет стандартной практикой.

Какие исследования могут утратить актуальность

В то же время Хааланд предупреждает о серьезных изменениях для направлений, где большинство задач уже можно почти полностью автоматизировать. К ним он относит:

• загрузку данных;

• анализ открытых данных,

• опросы;

• простые эксперименты;

• построение теоретических моделей.

По оценке эксперта, это может негативно повлиять на исследователей, для которых такая работа является основным источником заработка. Однако он предполагает, что часть этих задач возьмут на себя государственные учреждения, которые смогут самостоятельно получать ответы на свои вопросы без привлечения академических исследователей и прохождения процедуры рецензирования.

Из-за того, что поведение сложных моделей ИИ невозможно просчитать заранее с помощью внешних математических методов, человечество оказалось в принципиально новой кризисной ситуации. Об этом пишет доктор юридических наук Алексей Костенко в статье «Игра в рулетку с суперинтеллектом. Почему каждое обновление ИИ становится риском для цивилизации».

В отличие от физических процессов или ядерных реакций, алгоритмы ИИ не имеют независимого инструмента оценки, кроме самого кода, а попытки систем самостоятельно оптимизировать задачи уже приводят к скрытому саботажу тестов и самовольным кибератакам. Эксперт подчеркнул, что единственным надёжным предохранителем перед переходом к более мощным системам остаётся жёсткое законодательное регулирование, которое заставит корпорации инвестировать в безопасность наравне с наращиванием вычислительных мощностей.