El Consell Internacional de Ciència i el seu membre, l'Associació Xinesa per a la Ciència i la Tecnologia (Repartiment), en col·laboració amb Nature, han llançat una nova sèrie de podcasts de sis parts que explora el panorama en evolució de les carreres de recerca. Al llarg de la sèrie, investigadors de principi i mitja carrera mantindran conversa amb científics sèniors, compartint experiències de creixement, col·laboració i resiliència davant del canvi ràpid.
En aquest tercer episodi, Mercè Crosas, directora de Ciències Socials i Humanitats Computacionals de la Centre de Supercomputació de Barcelonai Mohammad Hosseini, professor ajudant d'ètica a Universitat del Nord-oest, debatre com la IA i la digitalització estan transformant les carreres científiques i el procés de recerca.
La conversa destaca tant les oportunitats com els reptes que la IA planteja als investigadors de principi i mitja carrera. Si bé les noves tecnologies permeten avenços i obren vies d'investigació completament noves, també plantegen preocupacions sobre la igualtat d'accés, la dependència excessiva d'eines automatitzades i l'erosió del pensament crític.
Izzie Clarke: 00:01
Hola i benvinguts. Sóc la periodista científica Izzie Clarke i en aquest podcast, presentat en col·laboració amb el Consell Internacional de Ciència, amb el suport de l'Associació Xinesa per a la Ciència i la Tecnologia, parlarem del poder de l'ajuda digital i la intel·ligència artificial coneguda com a IA, la seva importància per a les carreres científiques, així com la seva potencial amenaça per a l'empresa científica.
Avui m'acompanya Mercè Crosas, directora de Ciències Socials i Humanitats Computacionals del Barcelona Supercomputing Center i presidenta del Comitè de Dades del Consell Internacional de Ciència, conegut com a CODATA.
Mercè Crosas: 00:42
Hola.
Izzie Clarke: 00:43
I Mohammad Hosseini, professor assistent d'ètica a la Northwestern University de Chicago i membre de la Global Young Academy.
Mohammad Hosseini: 00:51
Hola com estàs?
Izzie Clarke: 00:52
Molt bé, gràcies. Crec que una pregunta per a tots dos, per començar, és per què ara és un moment crític per reflexionar sobre com la digitalització i la IA estan donant forma a les carreres científiques?
Mohammad Hosseini: 01:05
Crec que veiem cada cop més la presa de decisions basada en dades per part dels investigadors, cosa que de vegades també repercuteix en la presa de decisions nacional o local, cosa que és bona, però pel que fa a les carreres científiques, això significa que hem de formar investigadors en noves habilitats.
I això sempre ha estat així. Però a causa del punt d'inflexió, les coses es mouen tan ràpid que amb prou feines podem recuperar el ritme. Les màquines s'estan tornant tan capaces que poden desplaçar o substituir la força de treball humana en la ciència. Ara ens trobem en una mena de moment crític per discutir la digitalització i explorar qui es beneficia d'aquestes tecnologies, qui es pot quedar enrere i com podem garantir la transparència i l'equitat en el seu ús.
Izzie Clarke 01:54
Mercè, què en penses?
Mercè Crosas: 01:56
Una de les primeres coses és que la IA també s'ha utilitzat en la ciència durant força temps, i el canvi s'ha anat produint progressivament. És cert que ara hi ha un ús exponencial de la IA com a mètode en gran part de la producció científica.
Així doncs, des de l'exploració de la revisió bibliogràfica fins a intentar esbrinar la pregunta de recerca, passant pel processament i la recopilació de dades, i després l'anàlisi en si, però també la publicació dels resultats científics. Vull dir, suposo que aquest punt d'inflexió del qual parlava Mohammad té un impacte molt més ampli que mai.
Izzie Clarke: 02:34
Hi ha moltes coses a tenir en compte. Has esmentat la publicació i hi arribarem en un moment. Però pel que fa a les oportunitats, quines creus que sorgeixen d'això per als investigadors de principi i mitja carrera i com està canviant això el panorama científic impulsat per la IA?
Mohammad Hosseini: 02:55
Suposo que les oportunitats es deuen principalment a fer nous descobriments i coses que fa cinc anys serien un somni. Qualsevol àrea que es pugui beneficiar de la modelització, ara ens movem molt més ràpid. Aquesta és una oportunitat, sobretot per als investigadors de principi i mitja carrera que poden ser més hàbils en l'ús de la IA, però comporta certes contrapartides. Trobar oportunitats en aquesta nova dinàmica requereix un nou tipus de curiositat en la qual no estem formats. Però crec que hauríem d'intentar trobar tasques en contextos de recerca que no es puguin automatitzar i intentar excel·lir en aquestes tasques.
Per exemple, la meva àrea de recerca, sóc investigador d'ètica. Escriure un treball ben argumentat ja està automatitzat. Però la tutoria, impartir una classe presencial, que també sigui interactiva i atractiva, o dur a terme entrevistes per recopilar dades i obtenir noves perspectives de les experiències viscudes per les persones, són tasques que no es poden automatitzar fàcilment. I crec que hem de trobar aquest grup de tasques en el nostre propi context de recerca i intentar excel·lir-hi.
Izzie Clarke: 04:06
I la Mercè?
Mercè Crosas: 04:07
No veig gaire risc que els científics o els científics de principis de carrera, o els científics de mitja carrera, siguin substituïts. El que veig són oportunitats per a noves preguntes de recerca que molts científics de generacions anteriors ni tan sols podien pensar a plantejar-se, oi? Així doncs, no, no es tracta només de que, bé, ara podem aplicar aquestes eines, sinó que podem pensar en alguns camps d'una manera completament diferent. En biomedicina, en canvi climàtic, en física i biologia per a la genètica, això pot canviar amb l'ús de la IA i els nous tipus de dades.
Izzie Clarke: 04:39
Crec que estem veient que hi ha moltes maneres diferents de recórrer a la IA i abordar diferents tasques, i hem parlat de reciclatge professional. Aleshores, què creieu que han de tenir en compte els investigadors de principi i mitja carrera en els camps científics i on poden obtenir suport?
Mercè Crosas: 04:57
És més important que mai ser molt rigorosos en ciència i entendre que, al final, tant si fem servir la IA com si fem servir altres eines, la ciència és el que fem, i la ciència és inferència i la ciència ha de ser pública. Els mètodes, les dades i la manera com ho fem han de ser verificats per altres.
Vol dir que, de nou, no només fem servir les eines d'IA per obtenir respostes, sinó que ens hem d'especialitzar més en com validem aquestes respostes. I per això, encara hem d'estar més preparats sobre la teoria dels camps on fem recerca i la rigorositat dels resultats.
Izzie Clarke: 05:33
Sí, vull dir, Mohammad, també m'encantaria saber què en penses sobre això perquè sé que és una cosa a la qual prestes molta atenció.
Mohammad Hosseini: 05:38
Sí, absolutament. I també vull tornar al que va dir la Mercè aquí. Sí, és important pensar en la teoria i, alhora, hi ha molta gent que ara argumenta que, a causa d'aquest auge de la ciència basada en dades, estem veient la fi de la teoria social. La teoria no és tan important perquè la gent pot simplement recopilar dades i fer mineria de dades per veure què és rellevant sense ni tan sols haver tingut una hipòtesi abans de la recopilació de dades.
I crec que és un desenvolupament remarcable que requereix molta consideració i atenció. Crec que un dels reptes que també vull destacar és el fet que tenim accés a diferents recursos, depenent de la ubicació. També tenim disparitats pel que fa al que proporcionen les institucions. Tinc el privilegi de treballar en una universitat privada benestant dels Estats Units que ofereix accés gratuït a diversos models d'IA, però aquest no és el cas de milions d'altres investigadors.
I aquesta disparitat posa moltes altres persones en una posició de desavantatge. Moltes universitats ni tan sols tenen una política general per a l'ús de models d'IA. Si jo fos en una universitat d'aquest tipus, intentaria parlar amb l'administració o la biblioteca de la universitat per demanar-los que em proporcionessin orientació i formació.
Mercè Crosas: 06:54
Per continuar amb el perill de basar-se massa en les dades. No accepto que aquest sigui el camí que hem de seguir, oi? El resultat és la intersecció entre el model teòric i aquest enfocament basat en dades. Però pel que fa a l'ús d'IA generativa o nous tipus d'eines d'IA, crec que Europa té un enfocament força diferent que altres llocs.
I ara s'està desenvolupant una nova estratègia d'IA en la ciència i ciència per a la IA. Hem de tenir cura amb quin tipus d'eines d'IA fem servir, si tenen una definició clara de quines dades s'han utilitzat, si són de codi obert, si se centren en una IA fiable, i crec que això és molt important.
Izzie Clarke: 07:36
També volia destacar alguna cosa d'això. Parlem de com utilitzem la IA en el treball i en les publicacions. Mohammad, quines són les coses que creus que haurien de tenir en compte els investigadors de principi i mitja carrera a l'hora de publicar i utilitzar la IA?
Mohammad Hosseini: 07:54
Sí, crec que una de les coses que hauríem de tenir molt en compte és quina és la tasca que estem delegant a la IA? Quina és la tasca que li estem demanant a la IA? Quan va començar aquest boom de la IA, la IA s'utilitzava principalment al final del procés de recerca, com ara en el punt d'edició i millora de la llegibilitat, etc.
Però ara estem descarregant aquestes tasques importants a la IA, i la propera vegada que vulgueu pensar en la vostra propera pregunta de recerca, en comptes de pensar més a fons en els llibres de text que llegiu o els nous articles que llegiu, penseu: ah, deixeu-me preguntar-vos què en diu la IA. Es torna molt addictiu, i animaria els investigadors a ser conscients de les tasques que deleguen i preguntar-se: val la pena?
El meu suggeriment és que no publiquis alguna cosa només per publicar-la, tret que tinguis alguna cosa realment important a dir. Pensa en qui cites. Si fas servir la IA per trobar literatura, assegura't de llegir el contingut que cites, perquè moltes vegades aquestes cites són irrellevants.
Izzie Clarke: 09:03
I crec que és un bon punt. Sí, hi ha maneres d'utilitzar la IA que poden ser útils en alguns punts, però manteniu algunes d'aquestes habilitats actives i assegureu-vos que també esteu fent la diligència deguda en altres aspectes.
I crec que això probablement ens porta a una discussió sobre la credibilitat. Així doncs, dins del vostre camp i per al públic en general, què cal per mantenir la credibilitat en aquesta era digital? Mercè?
Mercè Crosas: 09:30
Bé, crec que és molt fàcil. Vull dir, tenies credibilitat quan ho podies comunicar, quan ho entenies completament i en què estàs treballant i no ho generaves alguna cosa més que no entens. Tornant als valors de la ciència i la ciència oberta, que sigui el més transparent possible, que qualsevol altre pugui verificar el que has fet a partir de com has aplicat el model d'IA, el mètode, les dades que has utilitzat, els fluxos de treball, principis justos per a dades trobables, accessibles, interoperables i reutilitzables. Però també programari perquè el que fas servir sigui compartible, sigui trobable per altres i es pugui verificar.
Izzie Clarke: 10:06
Però també hi ha moltes maneres interessants en què això pot ser una eina per transformar la ciència i la digitalització. Aleshores, Mercè, com creus que creix el paper de la comunicació científica a mesura que creix la tecnologia?
Mercè Crosas: 10:20
Bé, doncs, la comunicació científica, encara hem de treballar molt per la societat. I ja hi ha expectatives de possibilitats o oportunitats perquè la IA també tingui un paper important a l'hora d'ajudar a resumir gran part de la producció científica i fer-la més accessible a un públic més ampli. Per tant, crec que això pot ser interessant.
Izzie Clarke: 10:41
I finalment, què us dóna esperança a tots dos per al futur de la ciència en aquest món digital? Mohammad?
Mohammad Hosseini: 10:47
Crec que el que em dóna esperança és una nova generació d'investigadors que parlen. Estem observant una nova generació que s'atreveix a dir el que pensa i està disposada a pagar un preu per això. Sóc als Estats Units i veig tot tipus de grans empreses i com poden influir en el panorama de la recerca, les universitats i tot això. Per tant, és molt important per a mi veure això.
Izzie Clarke: 11:12
I la Mercè?
Mercè Crosas: 11:15
Així doncs, crec que tenim més eines per entendre com treballem, com col·laborem, quines noves preguntes podem fer-nos en ciència. I crec que això dóna esperança per a una millor ciència si no perdem el que és la ciència i no perdem aquests valors de la ciència oberta, però també aprofitant aquest nou tipus de mètodes d'IA.
Izzie Clarke: 11:34
Moltes gràcies a tots dos per acompanyar-me.
Si ets un investigador de principi o mitja carrera i vols formar part de la conversa sobre el futur de la IA, uneix-te al Fòrum del Consell Internacional de Ciència per a científics emergents.
Visita: consell.ciència/fòrum per obtenir més informació.
Sóc l'Izzie Clarke, i la propera vegada parlarem de com els investigadors de principi i mitja carrera poden ajudar a protegir el nostre oceà i del poder d'un enfocament transdisciplinari per fer-ho. Fins aleshores.
Més informació sobre Ciència sense fronteres: col·laboració internacional per a la propera generació d'investigadors 
Més informació sobre Repensar el creixement i la resiliència en l'ecosistema de recerca 
Llegiu-ne més sobre Ciència transdisciplinària: les primeres i mitjanes carreres donen forma al futur de la ciència 