这1个岗位,也要被AI取代了?

趣唠科技不打烊 2024-08-18 20:26:44

文丨俊俊

自从人工智能火爆以来,AI 取代人的忧虑声就不绝于耳。

萝卜快跑更是将这一焦虑扩大出圈,霸屏热搜与人们日常话题数日。

随着AI脚步的豪迈,很多岗位确实已经可以被AI部分取代。

近日,首位 AI 科学家问世!

自从爆火的ChatGPT出来之后,就有不少人用来写论文,甚至部分相关学校或机构等,都明确要求,论文作者一栏禁止出现AI,因为AI真的太强大了,能达到以假乱真的效果。

虽然目前大多AI 只能作为辅助工具,作用有限,但不可否认,AI 一直在演进,并已经真的在向人类工作岗位发起挑战。

一篇完整论文,不到15 美元

来自日本的 Sakana AI 团队宣布推出AI 科学家(The AI Scientist),号称世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的 AI 系统。

从构思、编写代码、运行实验和总结结果,到撰写整篇论文,AI Scientist 都能全部包揽。而且能够不断重复科研过程,以开放的方式迭代发现新想法,检查创新性,以此优化后续的研究想法,就像人类科学家一样。

目前,AI Scientist 已独立生成了覆盖机器学习多个子领域的十篇学术论文,每篇论文的成本仅约15 美元(约108元),性价比堪比某多。

一年前,Transformer 著名论文 Attention Is All You Need 的谷歌最后一位作者 Llion Jones 离职创业,与前谷歌研究人员 David Ha 共同创立人工智能公司 Sakana AI。

Sakana AI 的愿景是构建一个完全由 AI 驱动的科学生态系统,包括 AI 研究人员、审稿人、区域主席及新顶会,旨在与人类科学家并肩作战,共同推动科学的进步与发展。AI Scientist 就是他们的答卷。

Sakana AI 不只做出了一位AI科学家,还额外搞出了个AI审稿人(自动审阅器),其在评估论文分数方面的表现接近人类。

我审我自己?套娃了,属于是。

格局打开的是,不管是AI 科学家,还是AI 审稿人,Sakana AI 都选择了开源,获得网友一致好评。

AI Scientist 有三个主要步骤:创意生成,实验迭代,论文撰写。

撰写完成后,研究人员会引入并验证 LLM 生成的评论,以评估所生成论文的质量。

这里的框架非常灵活,可以有效地开展机器学习各个子领域的研究,包括基于 transformer 的语言建模、神经网络学习动态和扩散建模。

AI Scientist 的推出标志着朝着充分发挥人工智能在科学研究中的潜力迈出了重要一步。通过自动化发现过程并整合人工智能驱动的审查系统,为最具挑战性的科学技术领域的创新和解决问题打开了无限可能之门。

至关重要的是,未来的工作应该解决可靠性和幻觉问题,可能通过对报告的结果进行更深入的自动验证来实现。这可以通过直接链接代码和实验来实现,或者通过查看自动验证器是否可以独立重现结果来实现。

AI Scientist 首秀确实惊艳,但其颠覆创新能力仍有待验证。

AI 争议不断

随着头部科技公司在AI 领域的投入和影响力日益增加,学术界面临着前所未有的挑战。

大模型训练的天价成本迫使高校只能与企业合作,同时硅谷的千万美元高薪正在从学术界“抢走”人才,并将学术界排除在AI 研究之外。

根据一份2023 年发表在《科学》杂志上的报告,近70%拥有AI 博士学位的人才最终进入私营公司就业,而20 年前这个比例只有21%。

资源的不对等、人才的流失以及研究自由的受限,共同构成了AI 研究未来发展的隐忧。不少学者都在呼吁,科技公司与学术界的合作应当建立在相互尊重和共同推动科学进步的基础上,而非仅仅受商业利益驱动。

此外,AI 的强大助力,直接带来的学术造假、欺骗行为令人担忧。

部分学校看来,人工智能技术让人产生投机取巧、偷懒心理。人工智能技术的辅助,不能替代教育过程中学生的能力建设,比如基本的科研训练、文献检索分析、思想逻辑能力等。

但AI是大势所趋,此前一份“AI工具使用的问卷调查”结果显示,近85%受访者曾使用过AI工具,所以很多学校等机构都限制AI的使用,出现类似“AI 检测率”这样的硬指标划定,明确了生成式人工智能使用规范,如“若本科生毕业论文中生成式AI检测的结果超过40%,学院将向学生发出警示,并要求其自查自纠”等举措。

“AI 应该作为辅助工具,为人类创作赋能”,这是人们提起 AI 时常提的立场,随着AI 学习能力的提升,未来这一定位又将被怎样打破呢?

随着“大有前景”的Sakana AI 进程,学术界也注定要因AI 而带来改变,加速科学进步,但可以肯定的是,人类科学家的作用,并不会因为AI科学家的出现而减弱,“有质量的学术论文写作想要依赖AI并不现实。”

至于 AI Scientist 是否真的能提出真正的新范式,还有待观察。

AI科学家论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.06292/

AI科学家开源代码及实验结果地址:https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist

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