A cura di Giorgio Luciano (CNR/SCITEC)
Chi ha usato i Language Large Models grazie ai bot di intelligenza artificiale ha avuto occasione di vedere quanto possano essere utili ad automatizzare tutti quei compiti che richiedono lo svolgimento soprattutto a livello mentale di compiti tediosi.
L’esempio classico si basa sulla programmazione di software, dove i primi studi mostrano quanto la produttività possa aumentare in un programmatore (a questo proposito consiglio di seguire i tweet di Ethan Mollick, https://twitter.com/emollick un prolifico autore che riporta referenze a riguardo di questo argomento).
Quali risvolti possono avere queste tecnologie nella professione di un ricercatore
Ora l’intelligenza artificiale ci prospetta un futuro in cui i motori di ricerca saranno in grado di creare delle review basate su dei prompt di dati dagli utenti simile al seguente “Mostrami tutti gli articoli che negli ultimi 5 anni riguardano l’argomento (material science) con un numero di citazioni superiore a 50 e estrai il contenuto per poterlo includere in una review. Escludi le pubblicazioni con autocitazioni o che coinvolgano i seguenti autori (nomi degli autori da escludere)”.
Probabilmente ChatGPT dovrà ancora evolvere e modificarsi per poter rispondere a questo tipo di domande (l’edizione 3.5 è ancora prona ad allucinazioni).
A questo punto, quale è il ruolo di un ricercatore?
Considerando che il numero delle citazioni da presentare anche per un breve articolo scientifico è aumentato in modo non lineare e quasi esponenziale (cfr. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3566179/), sicuramente le review e anche i paper stessi muteranno in qualcosa di differente da quello a cui siamo abituati, probabilmente acquisendo un carattere maggiormente interattivo. Segnalo che già oggi molti editori offrono l’opportunità di aggiornare le versioni dei propri paper anche dopo che questi sono stati pubblicati. In particolare per le riviste di informatica, è quantomeno fortemente consigliato “postare” una versione interattiva del proprio codice in modo che il lettore lo possa utilizzare ed esplorare.
Auspichiamo che la ricerca in Italia al più presto riconosca il potere dirompente di queste tecnologie e che esse vengano al più presto rese accessibili a chi fa ricerca grazie al supporto del nostro indispensabile sistema bibliotecario (che diventa ancora più importante e non ha affatto perso il suo fondamentale ruolo con l’avvento delle versioni elettroniche delle riviste scientifiche).
Riportiamo alcuni indirizzi internet utili ad esempio relativi a due paper recentemente pubblicati su Nature su questo argomento:
AI science search engines are exploding in number — are they any good? Nature 616, 639-640 (2023) doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-01273-w
https://www.nature.com/articles/s41746-023-00819-6 Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to real abstracts with detectors and blinded human reviewers.
https://scite.ai Motore di ricerca scientifico con inclusa AI.
https://elicit.org/ The AI Research Assistant.
https://consensus.app/Motore di ricerca che riassume e sintetizza i risultati dei paper.
[GS1]Questo punto non mi è chiaro.
