国際科学会議とその会員である中国科学技術協会（CAST）と提携し、 自然は、研究者キャリアの進化を探求する6部構成の新しいポッドキャストシリーズを開始しました。シリーズを通して、若手・中堅研究者がベテラン研究者と対談し、急速な変化に直面した際の成長、協働、そしてレジリエンスの経験を共有します。
この第3話では、計算社会科学と人文科学のディレクターであるメルセ・クロサス氏が、 バルセロナスーパーコンピューティングセンター、モハマド・ホセイニ、倫理学助教授 ノースウエスタン大学AI とデジタル化が科学者のキャリアと研究プロセスにどのような変化をもたらしているかを議論します。
この対談では、AIが若手・中堅研究者にもたらす機会と課題の両方が浮き彫りになりました。新たな技術は飛躍的な進歩を可能にし、全く新しい研究の道を切り開く一方で、アクセスの公平性、自動化ツールへの過度の依存、そして批判的思考力の低下といった懸念も生じています。
イジー・クラーク: 00:01
こんにちは、ようこそ。科学ジャーナリストのイジー・クラークです。国際科学会議との提携、中国科学技術協会の支援を受けてお届けするこのポッドキャストでは、AIとして知られるデジタル支援と人工知能の力、科学分野のキャリアにおけるその重要性、そして科学事業への潜在的な脅威について議論します。
本日は、バルセロナ スーパーコンピューティング センターの計算社会科学および人文科学部門ディレクターであり、国際科学会議のデータ委員会 (CODATA として知られています) の会長である Mercè Crosas 氏をお迎えします。
メルセ・クロサス: 00:42
ようこそ！
イジー・クラーク: 00:43
そして、シカゴのノースウェスタン大学の倫理学助教授であり、グローバル・ヤング・アカデミーのメンバーであるモハマド・ホセイニ氏。
モハメド・ホセイニ: 00:51
こんにちは、元気ですか？
イジー・クラーク: 00:52
ありがとうございます。まずお二人に伺いたいのですが、デジタル化とAIが科学者のキャリアにどのような影響を与えているのかを振り返るのに、なぜ今が重要な時期なのでしょうか？
モハメド・ホセイニ: 01:05
研究者によるデータに基づく意思決定がますます増えてきており、それが国や地域の意思決定に波及することもあると思います。これは良いことですが、科学者としてのキャリアという点では、研究者に新しいスキルを訓練する必要があることを意味します。
そして、これは常にそうでした。しかし、転換点を迎えた今、物事はあまりにも速く動いており、私たちは追いつくのが困難です。機械はあまりにも高性能になり、科学分野における人間の労働力を代替、あるいは置き換えてしまう可能性があります。私たちは今、デジタル化について議論し、これらの技術から誰が恩恵を受け、誰が取り残されるのか、そしてその利用における透明性と公平性をどのように確保できるのかを探る、ある意味で重要な局面を迎えています。
イジー・クラーク 01:54
メルセさん、あなたの考えは？
メルセ・クロサス: 01:56
まず第一に、AIは科学分野でも既にかなり長い間活用されており、変化は着実に進んでいます。現在、多くの科学研究の成果物において、AIの利用が飛躍的に増加しているのは事実です。
つまり、文献レビューの調査から研究課題の解明、データ処理とデータ収集、そして分析そのもの、そして科学的成果の発表まで、一連のプロセスが関わってくるということです。つまり、モハメッドがおっしゃった転換点は、これまで以上に広範な影響力を持つということです。
イジー・クラーク: 02:34
考慮すべき点はたくさんあります。先ほど論文発表について触れられましたが、これについては後ほど触れたいと思います。では、機会という点では、若手・中堅研究者にとって、この取り組みからどのような機会が生まれるとお考えですか？また、AI主導の科学環境はどのように変化するのでしょうか？
モハメド・ホセイニ: 02:55
チャンスは主に、新たな発見をしたり、5年前なら夢にも思わなかったことを実現したりすることにあると思います。モデリングの恩恵を受けられる分野は、今やはるかに速く進化しています。これは、特にAIの活用に長けている若手・中堅研究者にとって大きなチャンスですが、一定のトレードオフも伴います。この新たなダイナミクスの中でチャンスを見つけるには、私たちがこれまで培ってきたことのない、新たな種類の好奇心が必要です。しかし、自動化できない研究分野において、課題を見つけ、その課題で卓越した成果を上げるよう努めるべきだと思います。
例えば、私の研究分野は倫理学の研究者です。論理的に説得力のある論文を書くことは既に自動化されています。しかし、メンタリング、双方向で魅力的な対面授業、あるいはデータ収集と人々の実体験から新たな洞察を得るためのインタビューなどは、簡単に自動化できるものではありません。私たちは、それぞれの研究の文脈の中でこれらのタスク群を見つけ出し、そこで卓越した成果を上げるよう努める必要があると思います。
イジー・クラーク: 04:06
そしてメルセ？
メルセ・クロサス: 04:07
科学者、特に若手、中堅の科学者が代替されるリスクはそれほど高くないと考えています。私が見ているのは、以前の世代の多くの科学者が思いつかなかったような新たな研究課題に取り組む機会です。つまり、これらのツールを適用できるようになったというだけでなく、一部の分野について全く異なる視点で考えることができるようになるということです。生物医学、気候変動、遺伝学のための物理学や生物学など、AIと新しいタイプのデータの活用によって状況は変化する可能性があります。
イジー・クラーク: 04:39
AIを活用して様々な課題に取り組む方法は多様化していると思います。また、スキル再習得についてもお話ししました。科学分野の若手・中堅研究者はどのような点に留意すべきだとお考えですか？また、どこでサポートを受けられるのでしょうか？
メルセ・クロサス: 04:57
科学において、これまで以上に厳密さを保って、AIを使うか他のツールを使うかに関わらず、科学とは結局のところ私たちが行うことであり、科学とは推論であり、科学は公開されなければならないことを理解することが重要です。その方法、データ、そして私たちのやり方は、他者によって検証されなければなりません。
つまり、AIツールを単に答えを得るために使うだけでなく、その答えを検証する方法についても、より専門的になる必要があるということです。そのためには、研究を行う分野の理論と、その結果の厳密さについて、より一層の備えをする必要があります。
イジー・クラーク: 05:33
そうですね、モハメッドさん、このことについてもあなたの意見を聞かせていただきたいです。これはあなたがとても注意を払っていることだと知っているからです。
モハメド・ホセイニ: 05:38
はい、その通りです。それから、メルセがここで言ったことにも触れておきたいと思います。確かに理論について考えることは重要ですが、同時に、データ駆動型科学の台頭によって社会理論の終焉が近づいていると主張する人も多くいます。理論はそれほど重要ではありません。なぜなら、データ収集前に仮説を立てなくても、データを収集してデータマイニングを行い、何が関連しているかを見極めることができるからです。
これは非常に注目すべき進歩であり、慎重な検討と配慮が求められると思います。私が強調したい課題の一つは、場所によって利用できるリソースが異なるという事実です。また、機関が提供するリソースにも格差があります。私は、様々なAIモデルへの無料アクセスを提供しているアメリカの裕福な私立大学に所属するという恵まれた立場にありますが、他の何百万人もの研究者にとってはそうではありません。
そして、この格差は多くの人々を不利な立場に置きます。多くの大学では、AIモデルの利用に関する一般的な方針すら定められていません。もし私がそのような大学にいたら、大学の事務局や図書館に連絡を取り、指導や研修の提供を求めるでしょう。
メルセ・クロサス: 06:54
データ主導になりすぎることの危険性について補足します。それが私たちが進むべき道だとは私は考えていません。結果として、理論モデルとデータ主導のアプローチが交差することになります。しかし、生成AIや新しいタイプのAIツールの活用という点では、ヨーロッパは他の地域とはかなり異なるアプローチをとっていると思います。
そして現在、科学におけるAI、そしてAIのための科学という新たな戦略が開発されています。私たちは、どのようなAIツールを使用するか、どのようなデータが使用されているかが明確に定義されているか、オープンソースであるか、信頼できるAIに重点を置いているかなど、慎重に検討する必要があります。そして、これは非常に重要だと私は考えています。
イジー・クラーク: 07:36
私も少し触れておきたいことがあります。私たちは仕事や出版においてAIをどのように活用しているかについても話しています。モハメッドさん、若手・中堅研究者が出版やAIの活用に関して留意すべき点は何だとお考えですか？
モハメド・ホセイニ: 07:54
そうですね。私たちが本当に意識すべきことの一つは、AIにオフロードするタスクは何なのか、AIに何を依頼するのかということです。AIブームが始まった頃は、AIは主に研究プロセスの最終段階、例えばコピー編集や読みやすさの向上といった段階で使われていました。
しかし今、私たちはこれらの重要なタスクをAIに委ねてしまっています。そのため、次に次の研究課題を考えようと思った時、読んだ教科書や新しい論文について深く考えるのではなく、「ああ、AIに聞いてみようかな」と思うようになります。これは非常に中毒性が高く、研究者には、委任しているタスクを意識し、「本当にそれだけの価値があるのか」と自問自答するよう促したいと思います。
本当に重要なことを伝えたいのでなければ、ただ単に何かを出版するだけではない、というのが私の提案です。誰を引用しているのかをよく考えてください。AIを使って文献を探す場合は、引用している内容を必ず読んでください。なぜなら、これらの引用は多くの場合、無関係だからです。
イジー・クラーク: 09:03
それは良い指摘だと思います。確かに、AIを活用することでいくつかの点で役立つ可能性はありますが、そうしたスキルを常に有効に活用し、他の面でもデューデリジェンスを確実に実施することが重要です。
おそらく、信頼性についての議論に移ると思います。では、あなたの分野内、そしてより広い一般の人々にとって、このデジタル時代において信頼性を維持するには何が必要でしょうか？メルセさん、いかがでしょうか？
メルセ・クロサス: 09:30
ええ、とても簡単だと思います。つまり、それを伝達でき、自分が何に取り組んでいるのかを完全に理解し、それが自分が理解していない何かによって生み出されたものではないとき、信頼性があるということです。科学とオープンサイエンスの価値に立ち返ると、それは可能な限り透明性が高く、AIモデルの適用方法、手法、使用したデータ、ワークフロー、そして検索可能でアクセスしやすく相互運用可能で再利用可能なデータに関する公正な原則など、誰もがあなたの研究成果を検証できることです。さらに、あなたが使用しているものが共有可能で、他の人が検索でき、検証できるようなソフトウェアも必要です。
イジー・クラーク: 10:06
しかし、これは科学とデジタル化を変革するツールとしても、多くの刺激的な方法があります。では、メルセさん、テクノロジーの進歩に伴い、科学コミュニケーションの役割はどのように拡大していくとお考えですか？
メルセ・クロサス: 10:20
そうですね、科学コミュニケーションについては、社会のためにまだ多くの取り組みが必要です。AIが科学成果の要約を支援し、より幅広い読者層にアクセスしやすくする役割を果たす可能性や機会が既に期待されています。ですから、これは興味深いことだと思います。
イジー・クラーク: 10:41
最後に、このデジタル世界における科学の未来について、お二人に希望を与えるものは何ですか？モハメッドさん？
モハメド・ホセイニ: 10:47
私に希望を与えてくれるのは、声を上げる新しい世代の研究者たちです。私たちは、自分の考えを大胆に発言し、そのために代償を払う覚悟のある新しい世代を目の当たりにしています。私はアメリカに住んでいて、あらゆる大企業が研究環境や大学などにどのような影響を与えているかを見てきました。ですから、私にとって、そうした状況を見ることは非常に重要です。
イジー・クラーク: 11:12
そしてメルセ？
メルセ・クロサス: 11:15
ですから、私たちがどのように働き、どのように協力し、科学においてどのような新たな問いを投げかけることができるかを理解するためのツールが増えていると思います。そして、科学とは何か、オープンサイエンスの価値を失うことなく、この新しいタイプのAI手法も活用すれば、より良い科学への希望が生まれると思います。
イジー・クラーク: 11:34
お二人ともご参加いただき本当にありがとうございました。
若手または中堅研究者で、AI の将来に関する会話に参加したい場合は、新進科学者向けの国際科学会議フォーラムに参加してください。
以下のウェブサイトにアクセスする： council.science/フォーラム もっとお知りになりたい。
イジー・クラークです。次回は、若手・中堅研究者がどのように海洋保護に貢献できるか、そしてそのための学際的アプローチの力についてお話しします。それではまた。
