एआई-जनित पेपर सहकर्मी समीक्षा, सकान का दावा करता है, लेकिन विवरण बारीक हैं

जापानी एआई स्टार्टअप सकान ने हाल ही में यह दावा करते हुए लहरें बनाईं कि इसकी एआई प्रणाली, एआई वैज्ञानिक-वी 2 ने पहले सहकर्मी की समीक्षा की गई वैज्ञानिक प्रकाशनों में से एक को उत्पन्न किया। हालांकि, बहुत उत्साहित होने से पहले विचार करने के लिए कुछ महत्वपूर्ण विवरण हैं।

विज्ञान में एआई की भूमिका पर बहस गर्म हो रही है। कुछ शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि एआई "सह-वैज्ञानिक" होने के लिए तैयार नहीं है, जबकि अन्य संभावित देखते हैं, लेकिन पहचानते हैं कि हम अभी भी शुरुआती चरणों में हैं। सकान बाद के समूह में गिर जाता है।

कंपनी ने एआई साइंटिस्ट-वी 2 का उपयोग एक पेपर बनाने के लिए किया था, जो एक अच्छी तरह से सम्मानित एआई सम्मेलन में आईसीएलआर में एक कार्यशाला में प्रस्तुत किया गया था। सकान ने ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के साथ इस कार्यशाला में तीन एआई-जनित पत्र प्रस्तुत करने के लिए काम किया। एआई ने परिकल्पनाओं से लेकर प्रयोगों, कोड, डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और यहां तक ​​कि शीर्षक तक सब कुछ संभाला।

"हमने कार्यशाला अमूर्त और एआई को विवरण प्रदान करके अनुसंधान विचारों को उत्पन्न किया," रॉबर्ट लैंग, एक शोध वैज्ञानिक और साकाना में संस्थापक सदस्य, ने ईमेल के माध्यम से TechCrunch को बताया। "यह सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न कागजात विषय और उपयुक्त सबमिशन पर थे।"

तीन पत्रों में से एक को ICLR कार्यशाला द्वारा स्वीकार किया गया था। इसने एआई मॉडल के लिए प्रशिक्षण तकनीकों की आलोचना पर ध्यान केंद्रित किया। हालांकि, सकान ने आईसीएलआर सम्मेलनों के लिए पारदर्शिता और सम्मान का हवाला देते हुए प्रकाशित होने से पहले कागज वापस ले लिया।

लेकिन चलो अभी तक दूर नहीं किया गया है। सकान ने अपने ब्लॉग पोस्ट में स्वीकार किया कि उनके एआई ने कुछ "शर्मनाक" उद्धरण त्रुटियों को बनाया, जैसे कि मूल 1997 के काम के बजाय 2016 के पेपर के लिए एक विधि को जिम्मेदार ठहराया।

इसके अलावा, कागज अन्य सहकर्मी-समीक्षा प्रकाशनों के रूप में ज्यादा जांच के माध्यम से नहीं गया। प्रारंभिक सहकर्मी समीक्षा के बाद इसे वापस ले लिया गया था, इसलिए इसे कार्यशाला के आयोजकों से "मेटा-रिव्यू" नहीं मिला, जिन्होंने इसे अस्वीकार कर दिया होगा।

एक और बात ध्यान में रखें कि सम्मेलन कार्यशालाओं में अक्सर मुख्य सम्मेलन ट्रैक की तुलना में अधिक स्वीकृति दर होती है। सकाना ने अपने ब्लॉग पोस्ट में इसका उल्लेख किया और कहा कि उनके एआई-जनित अध्ययन में से कोई भी आईसीएलआर कॉन्फ्रेंस ट्रैक के लिए अपने आंतरिक मानकों को पूरा नहीं करता है।

अल्बर्टा विश्वविद्यालय में एक एआई शोधकर्ता और सहायक प्रोफेसर मैथ्यू गुज़दियल ने सकान के परिणाम "थोड़ा भ्रामक" कहा।

उन्होंने कहा, "सकान लोगों ने कुछ संख्या में उत्पन्न लोगों से कागजात का चयन किया, जिसका अर्थ है कि वे आउटपुट लेने के मामले में मानव निर्णय का उपयोग कर रहे थे, जो उन्हें लगा कि उन्हें मिल सकता है," उन्होंने ईमेल के माध्यम से कहा। "मुझे क्या लगता है कि यह दिखाता है कि मनुष्य प्लस एआई प्रभावी हो सकता है, न कि एआई अकेले वैज्ञानिक प्रगति बना सकता है।"

एआई में विशेषज्ञता वाले किंग्स कॉलेज लंदन के एक शोध साथी माइक कुक ने सहकर्मी समीक्षकों और कार्यशाला की कठोरता पर सवाल उठाया।

"नई कार्यशालाएं, इस तरह से, अक्सर अधिक जूनियर शोधकर्ताओं द्वारा समीक्षा की जाती है," उन्होंने TechCrunch को बताया। "यह भी ध्यान देने योग्य है कि यह कार्यशाला नकारात्मक परिणामों और कठिनाइयों के बारे में है - जो बहुत अच्छा है, मैंने पहले एक समान कार्यशाला चलाई है - लेकिन एक एआई को एक विफलता के बारे में लिखने के लिए एक एआई प्राप्त करना आसान है।"

कुक को आश्चर्य नहीं था कि एक एआई सहकर्मी समीक्षा पास कर सकता है, यह देखते हुए कि एआई मानव-ध्वनि वाले गद्य को लिखने में अच्छा है। उन्होंने कहा कि आंशिक रूप से एआई-जनित पेपर पासिंग जर्नल रिव्यू नया नहीं है, और यह वैज्ञानिक समुदाय के लिए नैतिक प्रश्न उठाता है।

एआई के तकनीकी मुद्दे, जैसे "मतिभ्रम" की प्रवृत्ति, कई वैज्ञानिकों को गंभीर काम के लिए इसका उपयोग करने के बारे में सतर्क करते हैं। यह भी डर है कि एआई सिर्फ ज्ञान को आगे बढ़ाने के बजाय वैज्ञानिक साहित्य में शोर जोड़ सकता है।

"हमें खुद से पूछने की जरूरत है कि क्या [सकान का] परिणाम इस बारे में है कि एआई कितना अच्छा है और प्रयोगों का संचालन करने में एआई कितना अच्छा है, या क्या यह इस बारे में है कि यह मनुष्यों को विचारों को बेचने में कितना अच्छा है - जो हम जानते हैं कि एआई पहले से ही महान है," कुक ने कहा। "सहकर्मी की समीक्षा करने और एक क्षेत्र में ज्ञान का योगदान देने के बीच एक अंतर है।"

साकाना के श्रेय के लिए, वे यह दावा नहीं करते हैं कि उनका एआई ग्राउंडब्रेकिंग या यहां तक ​​कि विशेष रूप से उपन्यास वैज्ञानिक कार्य का उत्पादन कर सकता है। उनका लक्ष्य "एआई-जनित अनुसंधान की गुणवत्ता का अध्ययन" करना था और "एआई-जनित विज्ञान के बारे में मानदंडों" की आवश्यकता को उजागर करना था।

कंपनी ने लिखा, "इस बारे में मुश्किल सवाल हैं कि क्या [एआई-जनित] विज्ञान को इसके खिलाफ पूर्वाग्रह से बचने के लिए पहले अपने गुणों पर आंका जाना चाहिए," कंपनी ने लिखा। "आगे बढ़ते हुए, हम इस तकनीक की स्थिति पर अनुसंधान समुदाय के साथ राय का आदान -प्रदान करना जारी रखेंगे ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह भविष्य में ऐसी स्थिति में विकसित नहीं होता है जहां इसका एकमात्र उद्देश्य सहकर्मी की समीक्षा को पारित करना है, जिससे वैज्ञानिक सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया के अर्थ को काफी हद तक कम किया जा सकता है।"