രചയിതാക്കൾ:
ബാരെൻഡ് മോൺസ്, ലൈഡൻ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ പ്രൊഫസർ എമെറിറ്റസ്, GO FAIR ഫൗണ്ടേഷന്റെ ബോർഡ് അംഗം, ലൈഫസ് ഡയറക്ടർ, ലൈഡൻ ഇനിഷ്യേറ്റീവ് ഫോർ ഫെയർ ആൻഡ് ഇക്വിറ്റബിൾ സയൻസ്
ആരി ബാക്ക്, ലൈഫ്സ് അസോസിയേഷൻ ഫോർ ഫെയർ ആൻഡ് ഇക്വിറ്റബിൾ സയൻസിന്റെ ബോർഡ് അംഗം
കോയെൻ ജോങ്കേഴ്സ്, യൂറോപ്യൻ കമ്മീഷൻ, ജോയിന്റ് റിസർച്ച് സെന്റർ (ജെആർസി), ബ്രസ്സൽസ്, ബെൽജിയം
ശാസ്ത്രം എങ്ങനെ നടത്തപ്പെടുന്നു, ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നു, സാധൂകരിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതിനെ കൃത്രിമബുദ്ധി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ഇത് യഥാർത്ഥ വാഗ്ദാനങ്ങൾ നൽകുന്നു, ഒരു മനുഷ്യ ഗവേഷകനും പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയാത്ത അളവിൽ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു, കണ്ടെത്തലിനുള്ള പുതിയ വഴികൾ തുറക്കുന്നു. എന്നാൽ AI വേഗതയുള്ളതും പിശകുകളില്ലാത്തതും വിവേചനരഹിതവുമല്ല, അതേസമയം ശാസ്ത്രം സമയമെടുക്കുന്നതും രൂപകൽപ്പനയിൽ സൂക്ഷ്മതയുള്ളതുമാണ്. ഈ രണ്ട് യാഥാർത്ഥ്യങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള പിരിമുറുക്കം ഇതിനകം തന്നെ ഗുരുതരമായ തകരാറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു: AI- സൃഷ്ടിച്ച പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളുടെയും ഡാറ്റയുടെയും ഒരു പ്രളയം, തരംതാഴ്ത്തപ്പെട്ട പിയർ അവലോകനം, ഭ്രമാത്മകമായ കണ്ടെത്തലുകൾ, ശാസ്ത്രീയ രേഖയിലുള്ള വിശ്വാസം ക്ഷയിച്ചു. ഭാവിയിലെ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ആവശ്യമായ വൈദഗ്ധ്യം അടിസ്ഥാനപരമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, ശാസ്ത്ര നയം അതേ വേഗതയിൽ എത്തിയിട്ടില്ല. ഈ വിടവ് പരിഹരിക്കേണ്ടത് അടിയന്തിരമാണ്.
ഡാറ്റാ സ്പേസിൽ നിന്ന് ശ്രദ്ധേയമായ വേഗതയിൽ ഡാറ്റാ സമ്പുഷ്ടമായ ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് ശാസ്ത്രം മാറിയിരിക്കുന്നു. ഒരുകാലത്ത് ഗവേഷകർ മിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും പ്രധാനമായും മനുഷ്യർക്ക് വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ലേഖനങ്ങളിലൂടെ കണ്ടെത്തലുകൾ ആശയവിനിമയം നടത്തുകയും ചെയ്തിരുന്നിടത്ത്, ഇപ്പോൾ അവർ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എക്സ്പോണൻഷ്യൽ ഡാറ്റ ജനറേഷന്റെ ഒരു യുഗത്തിലാണ്. അവയിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതും വിതരണം ചെയ്യപ്പെട്ടതും യന്ത്രങ്ങൾക്ക് മാത്രം കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പ്രവണത യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ പുനരുപയോഗത്തിൽ പ്രതിഫലിക്കുന്നില്ല. അത് മാറ്റാൻ, ഡാറ്റയെ ഇപ്പോൾ ലേഖനങ്ങളുടെ ഉപോൽപ്പന്നമായിട്ടല്ല, മറിച്ച് ഒരു ഒന്നാംതരം ശാസ്ത്രീയ ഔട്ട്പുട്ടായി കണക്കാക്കണം.
വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ യന്ത്രങ്ങൾ മികവ് പുലർത്തുന്നു. എന്നാൽ മനുഷ്യന് പ്രസക്തമായ യാഥാർത്ഥ്യത്തിന്റെ അന്തർലീനമായ ഒരു ആശയപരമായ മാതൃക യന്ത്രങ്ങൾക്ക് ഇല്ല. ഫലം ഏതാണ്ട് പരിധിയില്ലാത്ത പാറ്റേണുകളുടെ വിതരണമാണ്, പലതും വ്യാജവും ചിലത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതുമാണ്. അടുത്ത തലമുറയിലെ ശാസ്ത്രജ്ഞർ നേരിടുന്ന ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി ഈ പാറ്റേൺ കാട്ടിൽ സഞ്ചരിക്കുക എന്നതാണ്: അർത്ഥവത്തായ സിഗ്നലിനെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയുക. മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടം ഓപ്ഷണലല്ല; അത് ഘടനാപരമായി ആവശ്യമാണ്.
ശാസ്ത്രത്തിലെ AI, നിലവിൽ പൊതുചർച്ചകളിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്ന ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾക്കും അപ്പുറത്തേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നുവെന്ന് നയരൂപകർത്താക്കൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം. വിശാലമായ ലാൻഡ്സ്കേപ്പിൽ ഹൈപ്പോതെസിസ് ജനറേഷനായുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരീക്ഷണ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, നോളജ് ഗ്രാഫ് അധിഷ്ഠിത ന്യായവാദം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, അവയിൽ ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്തമായ അപകടസാധ്യതകളും അവസരങ്ങളും ഉണ്ട്, അവയ്ക്ക് അനുയോജ്യമായ ഭരണ പ്രതികരണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
ശാസ്ത്രത്തിലെ AI ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ ഗുണനിലവാരം നേരിട്ട് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരമാണ്. ഇൻപുട്ട്. FAIR ഡാറ്റ (കണ്ടെത്താവുന്ന, ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന, ഇന്ററോപ്പറബിൾ, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന, പൂർണ്ണമായും AI റെഡി എന്ന് കൂടുതലായി മനസ്സിലാക്കപ്പെടുന്ന) ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI-നിയന്ത്രിത ശാസ്ത്രത്തിന് അടിസ്ഥാനപരമായ മുൻവ്യവസ്ഥയാണ്. അതില്ലാതെ, AI മോഡലുകൾക്ക് അസംസ്കൃതവും, ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യാത്തതും, സാധ്യതയുള്ളതുമായ പക്ഷപാതപരമോ, കെട്ടിച്ചമച്ചതോ ആയ ഉള്ളടക്കത്തിൽ പരിശീലനം നൽകുന്നു, ഇത് ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ജീവന് ഭീഷണിയായേക്കാവുന്നതും ശാസ്ത്രത്തിലുള്ള വിശ്വാസത്തെ വ്യവസ്ഥാപിതമായി ദുർബലപ്പെടുത്തുന്നതുമായ ഭ്രമാത്മകതകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താവുന്ന ഡാറ്റയുടെ പുനരുപയോഗം പ്രധാനമായും നിലവിലുള്ള LLM കമ്പനികൾ പോലുള്ള ശാസ്ത്രേതര അഭിനേതാക്കളാണ് നടത്തുന്നതെങ്കിൽ.
AI നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് FAIR ആശയപരമായ മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗവും ഒരുപോലെ പ്രധാനമാണ്. ഔട്ട്പുട്ട്. ഘടനാപരമായ സെമാന്റിക് ചട്ടക്കൂടുകൾ നൽകുന്നതിലൂടെ, ഓരോ ആശയവും നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അവ എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, സാധുവായ അനുമാനമായി കണക്കാക്കുന്നത് എന്തൊക്കെയാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ മോഡലുകൾ ഭ്രമാത്മകതയുടെ സാധ്യത ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും AI- സൃഷ്ടിച്ച കണ്ടെത്തലുകൾ മനുഷ്യർക്ക് വിശദീകരിക്കാവുന്നതും വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ശാസ്ത്രീയ പ്രസിദ്ധീകരണത്തിലെ സമഗ്രത പ്രതിസന്ധി ഈ അപകടസാധ്യതകളെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ വിശ്വസനീയമായി തോന്നിക്കുന്ന ലേഖനങ്ങളും ഡാറ്റയും അവലോകനങ്ങളും തൽക്ഷണം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു പ്രമുഖ AI കോൺഫറൻസിന് 2025 ൽ മാത്രം 20,000-ത്തിലധികം സമർപ്പണങ്ങൾ ലഭിച്ചു. പ്രതികരണം (AI- സൃഷ്ടിച്ച പ്രബന്ധങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞർ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു) ഒരു അടഞ്ഞ ശബ്ദ ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് സാധ്യതയുണ്ട്, അതിൽ പിഴവുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ അർത്ഥവത്തായ ബാഹ്യ പരിശോധനയില്ലാതെ പരസ്പരം വിലയിരുത്തുന്നു. ഉറവിടത്തിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച FAIR ഡാറ്റ, ഉറവിടം പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും, ഈ പ്രവണതയെ നേരിടാൻ ലഭ്യമായ ഏറ്റവും ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്.
ഇതിനെല്ലാം അടിസ്ഥാനം പ്രോത്സാഹനങ്ങളിലെ ഘടനാപരമായ പരാജയമാണ്. ഡാറ്റാ വിരളമായ ഒരു കാലഘട്ടത്തിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു മെട്രിക് ആയ ലേഖനങ്ങളുടെ എണ്ണത്തിനും ഉദ്ധരണി നിരക്കുകൾക്കും ഗവേഷകർക്ക് ഇപ്പോഴും പ്രധാനമായും പ്രതിഫലം ലഭിക്കുന്നു. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള FAIR ഡാറ്റ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് പ്രൊഫഷണൽ അംഗീകാരം കുറവാണ്, കൂടാതെ ഉറപ്പായ ഫണ്ടിംഗ് കവറേജും ഇല്ല. ഇത് മാറണം.
ശാസ്ത്ര മേഖലയിലെ ഡാറ്റയുടെ സാങ്കേതിക ഭരണ സംവിധാനം പ്രതിസന്ധിയിലാണ്. പതിറ്റാണ്ടുകളായി ചെറിയൊരു സംഖ്യ വലിയ ക്ലൗഡ് ദാതാക്കളെ ആശ്രയിക്കുന്നത്, യുഎസ് ക്ലൗഡ് ആക്ട് പോലുള്ള നിയമപരമായ ഉപകരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച്, ഒരു ഡാറ്റാ പരമാധികാര പ്രശ്നം സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് സമീപകാല യുഎസ് നയ അസ്ഥിരതയും അന്താരാഷ്ട്രതലത്തിൽ പങ്കിടുന്ന ഗവേഷണ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളിലുള്ള അതിന്റെ സ്വാധീനവും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ. ലോകത്തിലെ പല പ്രധാന ശാസ്ത്രീയ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളും അവ സൃഷ്ടിച്ച സ്ഥാപനങ്ങളുടെയും സമൂഹങ്ങളുടെയും അധികാരപരിധിക്ക് പുറത്താണ്.
ഡാറ്റാ ഗവേണൻസിൽ തദ്ദേശീയ ജനതയുടെ അവകാശങ്ങളെയും താൽപ്പര്യങ്ങളെയും അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന CARE തത്വങ്ങൾ (ഇവ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസിൽ തദ്ദേശീയ ജനതയുടെ അവകാശങ്ങളെയും താൽപ്പര്യങ്ങളെയും അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു) പൂരകമാകുന്ന FAIR തത്വങ്ങൾ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള കാര്യനിർവ്വഹണത്തിനുള്ള ഒരു യോജിച്ച ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു. ഒരുമിച്ച്, ഡാറ്റ തുറന്നതോ നിയന്ത്രിതമോ ആയിരിക്കേണ്ടതും, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതും പരമാധികാരമുള്ളതുമായ സാഹചര്യങ്ങളെ അവ നിർവചിക്കുന്നു. പകർത്തി കേന്ദ്രീകൃതമാക്കുന്നതിനുപകരം ഡാറ്റ അതിന്റെ ഉറവിടത്തിൽ തന്നെ തുടരുകയും അംഗീകൃത അൽഗോരിതങ്ങൾ സന്ദർശിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന FAIR ഡാറ്റ ആൻഡ് സർവീസസ് (IFDS) എന്ന ഇന്റർനെറ്റ് എന്ന ആശയം ഒരു പ്രായോഗിക വാസ്തുവിദ്യാ പ്രതികരണം നൽകുന്നു. ഈ മാതൃകയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ അന്വേഷണങ്ങൾ വിതരണം ചെയ്ത ഡാറ്റ നോഡുകളിലേക്ക് സഞ്ചരിക്കുന്നു; ഒഴിവാക്കാനാവാത്ത പക്ഷം ഡാറ്റ കേന്ദ്രീകൃത ശേഖരണങ്ങളിലേക്ക് സഞ്ചരിക്കില്ല.
AI അധിഷ്ഠിത ശാസ്ത്രത്തിൽ തുല്യ പങ്കാളിത്തം ഈ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതായിരിക്കണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ആഗോള ദക്ഷിണേന്ത്യയിലെ സ്ഥാപനങ്ങളും കമ്മ്യൂണിറ്റികളും ഡാറ്റ പുനരുപയോഗത്തിന്റെ നിഷ്ക്രിയ വിഷയങ്ങളാകാൻ കഴിയില്ല. കണക്റ്റിവിറ്റിയുടെ മറുവശത്ത്, ഡാറ്റാ തീവ്രമായ വ്യവസായത്തെ ഒഴിവാക്കരുത്. വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ, പരാജയത്തിന്റെ ഒറ്റ പോയിന്റുകൾ എന്നിവ ഒഴിവാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് FAIR അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളാണ് അർത്ഥവത്തായ പങ്കാളിത്തം സാധ്യമാകുന്നതിനുള്ള സംവിധാനം.
ഒരു യോജിച്ച നയ പ്രതികരണത്തിന് നിരവധി മേഖലകളിൽ നടപടി ആവശ്യമാണ്:
ശാസ്ത്രം ഒരു ആഗോള പൊതു നന്മയാണ്. അതിന്റെ സമഗ്രത, തുല്യത, തുറന്നത എന്നിവ അനുമാനിക്കാനാവില്ല; അവയ്ക്ക് സജീവമായ നയപരമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ ആവശ്യമാണ്. ശാസ്ത്രീയ ഉൽപാദനത്തിൽ AI-ക്ക് മികച്ച ഭരണം സ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള ജാലകം തുറന്നിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ അത് അനിശ്ചിതമായി നിലനിൽക്കില്ല. ഡാറ്റാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ, അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ, പ്രോത്സാഹനങ്ങൾ, മേൽനോട്ടം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഇപ്പോൾ എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ AI വിശ്വസനീയമായ ശാസ്ത്രത്തെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുമോ അതോ വ്യവസ്ഥാപിതമായി അതിനെ ദുർബലപ്പെടുത്തുമോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കും.
ഗെറ്റി ഇമേജസ് എടുത്ത ഫോട്ടോ അൺസ്പ്ലാഷ്+
ഇന്റർനാഷണൽ സയൻസ് കൗൺസിലും (ISC) ഫ്രോണ്ടിയേഴ്സ് പോളിസി ലാബ്സും തമ്മിലുള്ള പങ്കാളിത്തത്തിൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഈ ബ്ലോഗ്, 'ഇരുപത്തൊന്നാം നൂറ്റാണ്ടിൽ ശാസ്ത്രത്തിന് ഒരു പുതിയ ഭരണം'' ശാസ്ത്രീയ ഭരണത്തിന്റെ ഭാവിയെക്കുറിച്ചുള്ള ചിന്താ നേതൃത്വത്തിനായുള്ള ഒരു ചലനാത്മക ചർച്ചാ വേദിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന പരമ്പര. കർശനമായ അക്കാദമിക് പഠനങ്ങളിൽ നിന്ന് മാറി, മൂർച്ചയുള്ളതും പ്രകോപനപരവും എന്നാൽ തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും ഭാവിയിലേക്കുള്ളതുമായ അഭിപ്രായങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ഈ സംരംഭം ആഗോളതലത്തിൽ പ്രമുഖരായ ശബ്ദങ്ങളെ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നാളത്തെ വെല്ലുവിളികൾക്ക് സജ്ജമായ ഒരു പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതും സുതാര്യവുമായ ഒരു ഭരണ മാതൃക നിർവചിക്കുന്നതിന് സംഭാവന നൽകാൻ ഇത് ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
യഥാർത്ഥ പോസ്റ്റ് കാണുക ഇവിടെ.
നിരാകരണം
ഞങ്ങളുടെ അതിഥി ബ്ലോഗുകളിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്ന വിവരങ്ങളും അഭിപ്രായങ്ങളും ശുപാർശകളും വ്യക്തിഗത സംഭാവകരുടെതാണ്, അവ അന്താരാഷ്ട്ര ശാസ്ത്ര കൗൺസിലിന്റെ മൂല്യങ്ങളെയും വിശ്വാസങ്ങളെയും പ്രതിഫലിപ്പിക്കണമെന്നില്ല.
ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളെയും പരിവർത്തനങ്ങളെയും കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക ആധുനിക ശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക: മാറ്റത്തിന്റെ ഭൂതന്ത്രപരവും സാങ്കേതികവും സാമൂഹികവുമായ പ്രേരകങ്ങൾ. AI കാലഘട്ടത്തിലെ സംഘടിത ശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക: നമ്മൾ വാഹനമോടിക്കുമ്പോൾ ഉറങ്ങുകയാണോ? 
പസഫിക് അക്കാദമി ഓഫ് സയൻസസിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക, ആദ്യത്തെ AI- പവർഡ് റിസർച്ച് പ്ലാറ്റ്ഫോമും റീജിയണൽ ആർ & ഡി വിലയിരുത്തൽ റിപ്പോർട്ടും പുറത്തിറക്കി. 