ഇന്റർനാഷണൽ സയൻസ് കൗൺസിലും അതിലെ അംഗമായ ചൈന അസോസിയേഷൻ ഫോർ സയൻസ് ആൻഡ് ടെക്നോളജിയും (CAST), പങ്കാളിത്തത്തോടെ പ്രകൃതി, ഗവേഷണ കരിയറുകളുടെ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഭൂപ്രകൃതി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന ആറ് ഭാഗങ്ങളുള്ള ഒരു പുതിയ പോഡ്കാസ്റ്റ് പരമ്പര ആരംഭിച്ചു. പരമ്പരയിലുടനീളം, കരിയറിന്റെ ആദ്യകാല, മധ്യകാല ഗവേഷകർ മുതിർന്ന ശാസ്ത്രജ്ഞരുമായി സംഭാഷണത്തിൽ ഏർപ്പെടും, ദ്രുതഗതിയിലുള്ള മാറ്റങ്ങളെ നേരിടുന്നതിൽ വളർച്ച, സഹകരണം, പ്രതിരോധശേഷി എന്നിവയുടെ അനുഭവങ്ങൾ പങ്കിടും.
ഈ മൂന്നാം എപ്പിസോഡിൽ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സോഷ്യൽ സയൻസ് ആൻഡ് ഹ്യുമാനിറ്റീസ് ഡയറക്ടർ മെർസെ ക്രോസാസ്, ബാഴ്സലോണ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സെൻ്റർ, മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനി, എത്തിക്സ് അസിസ്റ്റന്റ് പ്രൊഫസർ, നോർത്ത് വെസ്റ്റേൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലും, AI-യും ഡിജിറ്റലൈസേഷനും ശാസ്ത്ര കരിയറിനെയും ഗവേഷണ പ്രക്രിയയെയും എങ്ങനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുക.
കരിയറിന്റെ ആദ്യകാല, മധ്യകാല ഗവേഷകർക്ക് AI കൊണ്ടുവരുന്ന അവസരങ്ങളെയും വെല്ലുവിളികളെയും ഈ സംഭാഷണം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ മുന്നേറ്റങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുകയും അന്വേഷണത്തിന് പൂർണ്ണമായും പുതിയ വഴികൾ തുറക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, തുല്യമായ ആക്സസ്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉപകരണങ്ങളെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കൽ, വിമർശനാത്മക ചിന്തയുടെ അപചയം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകളും അവ ഉയർത്തുന്നു.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 00:01
സ്വാഗതം. ഞാൻ സയൻസ് ജേർണലിസ്റ്റ് ആണ് ഇസി ക്ലാർക്ക്. ഇന്റർനാഷണൽ സയൻസ് കൗൺസിലുമായി സഹകരിച്ച്, ചൈന അസോസിയേഷൻ ഫോർ സയൻസ് ആൻഡ് ടെക്നോളജിയുടെ പിന്തുണയോടെ അവതരിപ്പിക്കുന്ന ഈ പോഡ്കാസ്റ്റിൽ, AI എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഡിജിറ്റൽ സഹായത്തിന്റെയും കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെയും ശക്തി, ശാസ്ത്ര മേഖലയിലെ കരിയറുകൾക്ക് അതിന്റെ പ്രാധാന്യം, ശാസ്ത്ര സംരംഭങ്ങൾക്ക് അതിന്റെ സാധ്യതയുള്ള ഭീഷണി എന്നിവയെക്കുറിച്ച് നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്യും.
ഇന്ന്, ബാഴ്സലോണ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സെന്ററിലെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സോഷ്യൽ സയൻസ് ആൻഡ് ഹ്യുമാനിറ്റീസ് ഡയറക്ടറും CODATA എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഇന്റർനാഷണൽ സയൻസ് കൗൺസിലിന്റെ കമ്മിറ്റി ഓൺ ഡാറ്റയുടെ പ്രസിഡന്റുമായ മെർസെ ക്രോസാസും എന്നോടൊപ്പം ചേരുന്നു.
മെർസെ ക്രോസാസ്: 00:42
ഹലോ.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 00:43
ഷിക്കാഗോയിലെ നോർത്ത് വെസ്റ്റേൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ എത്തിക്സ് അസിസ്റ്റന്റ് പ്രൊഫസറും ഗ്ലോബൽ യംഗ് അക്കാദമി അംഗവുമായ മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനിയും.
മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനി: 00:51
ഹായ്, സുഖമാണോ?
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 00:52
വളരെ നല്ലത്, നന്ദി. തുടക്കം കുറിക്കാൻ, നിങ്ങൾ രണ്ടുപേരോടും ഒരു ചോദ്യം ഉയരണമെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു, ഡിജിറ്റലൈസേഷനും AI-യും ശാസ്ത്ര കരിയറുകളെ എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ചിന്തിക്കേണ്ട ഒരു നിർണായക നിമിഷമാണിതെന്ന് ഇപ്പോൾ എന്തുകൊണ്ട്?
മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനി: 01:05
ഗവേഷകർ കൂടുതൽ കൂടുതൽ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കുന്നത് നമ്മൾ കാണുന്നുണ്ടെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു, ഇത് ചിലപ്പോൾ ദേശീയ അല്ലെങ്കിൽ പ്രാദേശിക തീരുമാനമെടുക്കലിലേക്ക് ചുരുങ്ങുന്നു, അത് നല്ലതാണ്, പക്ഷേ ശാസ്ത്രീയ കരിയറിൻറെ കാര്യത്തിൽ, ഇതിനർത്ഥം ഗവേഷകരെ പുതിയ കഴിവുകളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട് എന്നാണ്.
ഇത് എല്ലായ്പ്പോഴും അങ്ങനെയായിരുന്നു. എന്നാൽ നിർണായകമായ ഒരു ഘട്ടം കാരണം, കാര്യങ്ങൾ വളരെ വേഗത്തിൽ നീങ്ങുന്നതിനാൽ നമുക്ക് അത് എത്താൻ പോലും കഴിയില്ല. ശാസ്ത്രത്തിലെ മനുഷ്യശക്തിയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ യന്ത്രങ്ങൾ വളരെ കഴിവുള്ളതായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റലൈസേഷൻ ചർച്ച ചെയ്യാനും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ നിന്ന് ആർക്കാണ് പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്നത്, ആർക്കാണ് പിന്നോക്കം പോയിരിക്കാൻ സാധ്യത, അവയുടെ ഉപയോഗത്തിൽ സുതാര്യതയും തുല്യതയും എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാമെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ഇപ്പോൾ നമ്മൾ ഒരുതരം നിർണായക നിമിഷത്തിലാണ്.
ഇസി ക്ലാർക്ക് 01:54
മെർസെ, നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം എന്താണ്?
മെർസെ ക്രോസാസ്: 01:56
ഒന്നാമതായി, ശാസ്ത്രത്തിലും AI വളരെക്കാലമായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നുണ്ട്, മാറ്റം ക്രമേണ സംഭവിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഇപ്പോൾ പല ശാസ്ത്രീയ ഉൽപാദനത്തിലും രീതികൾക്ക് പുറമേ AI യുടെ ഉപയോഗം ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചുവരുന്നുണ്ടെന്നത് ശരിയാണ്.
അപ്പോൾ, സാഹിത്യ അവലോകനത്തിന്റെ പര്യവേക്ഷണം മുതൽ ഗവേഷണ ചോദ്യം കണ്ടെത്താനുള്ള ശ്രമം, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഡാറ്റ ശേഖരണം, തുടർന്ന് വിശകലനം തന്നെ, തുടർന്ന് ശാസ്ത്രീയ ഫലങ്ങളുടെ പ്രസിദ്ധീകരണം വരെ. അതായത്, മുഹമ്മദ് പറഞ്ഞ ആ പ്രധാന പോയിന്റിന്, മുമ്പത്തേക്കാൾ വളരെ വിശാലമായ സ്വാധീനമുണ്ട്.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 02:34
ഇവിടെ പരിഗണിക്കേണ്ട ഒരുപാട് കാര്യങ്ങളുണ്ട്. പ്രസിദ്ധീകരണത്തെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അവിടെ പരാമർശിച്ചു, ഞങ്ങൾ അത് പിന്നീട് പരിശോധിക്കും. എന്നാൽ അവസരങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ, കരിയറിന്റെ തുടക്കത്തിലും മധ്യത്തിലും ഗവേഷകർക്ക് ഇതിൽ നിന്ന് ഉയർന്നുവരുന്ന അവസരങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്, അത് AI-അധിഷ്ഠിത ശാസ്ത്ര മേഖലയെ എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു?
മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനി: 02:55
പുതിയ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾ നടത്തുന്നതിലും അഞ്ച് വർഷം മുമ്പ് ഒരു സ്വപ്നമായി പോലും തോന്നുന്ന കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുന്നതിലും ആണ് അവസരങ്ങൾ കൂടുതലും ഉള്ളതെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. മോഡലിംഗിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്ന ഏതൊരു മേഖലയിലും, നമ്മൾ ഇപ്പോൾ വളരെ വേഗത്തിൽ മുന്നേറുകയാണ്. ഇത് ഒരു അവസരമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ കൂടുതൽ പ്രാവീണ്യമുള്ളവരായിരിക്കാവുന്ന ആദ്യകാല, മധ്യകാല ഗവേഷകർക്ക്, പക്ഷേ ഇത് ചില വിട്ടുവീഴ്ചകളോടെയാണ് വരുന്നത്. ഈ പുതിയ ചലനാത്മകതയിൽ അവസരം കണ്ടെത്തുന്നതിന് നമുക്ക് പരിശീലനം ലഭിച്ചിട്ടില്ലാത്ത ഒരു പുതിയ തരം ജിജ്ഞാസ ആവശ്യമാണ്. എന്നാൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഗവേഷണ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ജോലികൾ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കണമെന്നും അത്തരം ജോലികളിൽ മികവ് പുലർത്താൻ ശ്രമിക്കണമെന്നും ഞാൻ കരുതുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, എന്റെ ഗവേഷണ മേഖലയായ ഞാൻ ഒരു ധാർമ്മിക ഗവേഷകനാണ്. നന്നായി വാദിക്കപ്പെട്ട ഒരു പ്രബന്ധം എഴുതുന്നത് ഇതിനകം തന്നെ യാന്ത്രികമാണ്. എന്നാൽ മെന്ററിംഗ്, ഇന്ററാക്ടീവ്, ആകർഷകമായ ഒരു ഇൻ-പേഴ്സൺ ക്ലാസ് പഠിപ്പിക്കൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും ആളുകളുടെ ജീവിതാനുഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനും അഭിമുഖങ്ങൾ നടത്തൽ എന്നിവ എളുപ്പത്തിൽ യാന്ത്രികമാക്കാൻ കഴിയാത്ത ജോലികളാണ്. നമ്മുടെ സ്വന്തം ഗവേഷണ സന്ദർഭത്തിൽ ഈ കൂട്ടം ജോലികൾ കണ്ടെത്തി അതിൽ മികവ് പുലർത്താൻ ശ്രമിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 04:06
പിന്നെ മെർസെ?
മെർസെ ക്രോസാസ്: 04:07
ശാസ്ത്രജ്ഞരെയോ കരിയറിന്റെ ആദ്യകാല ശാസ്ത്രജ്ഞരെയോ, മധ്യകാല ശാസ്ത്രജ്ഞരെയോ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിൽ വലിയ അപകടസാധ്യതയൊന്നും ഞാൻ കാണുന്നില്ല. മുൻ തലമുറകളിലെ പല ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും ചോദിക്കാൻ പോലും കഴിയാത്ത പുതിയ ഗവേഷണ ചോദ്യങ്ങൾക്കുള്ള അവസരങ്ങളാണ് ഞാൻ കാണുന്നത്, അല്ലേ? അപ്പോൾ, ഇല്ല, ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ഈ ഉപകരണങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും, മറിച്ച് ചില മേഖലകളെക്കുറിച്ച് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ രീതിയിൽ ചിന്തിക്കാൻ കഴിയും എന്നതാണ്. ബയോമെഡിസിനിൽ, കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനത്തിൽ, ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിലും ജനിതകശാസ്ത്രത്തിനായുള്ള ജീവശാസ്ത്രത്തിലും, AI യുടെയും പുതിയ തരം ഡാറ്റയുടെയും ഉപയോഗത്തോടെ അത് മാറാം.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 04:39
AI-യിലേക്ക് തിരിയാനും വ്യത്യസ്ത ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും നമുക്ക് നിരവധി വ്യത്യസ്ത മാർഗങ്ങളുണ്ടെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു, കൂടാതെ പുനർനിർമ്മാണത്തെക്കുറിച്ച് നമ്മൾ സംസാരിച്ചു. അപ്പോൾ, ശാസ്ത്ര മേഖലകളിലെ ആദ്യകാല, മധ്യകാല ഗവേഷകർ എന്താണ് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു, അവർക്ക് എവിടെ നിന്ന് പിന്തുണ ലഭിക്കും?
മെർസെ ക്രോസാസ്: 04:57
ശാസ്ത്രത്തിൽ വളരെ കർക്കശക്കാരായിരിക്കേണ്ടത് മുമ്പെന്നത്തേക്കാളും പ്രധാനമാണ്, അവസാനം, നമ്മൾ AI ഉപയോഗിച്ചാലും മറ്റ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാലും, ശാസ്ത്രം നമ്മൾ ചെയ്യുന്ന കാര്യമാണെന്നും ശാസ്ത്രം അനുമാനമാണെന്നും ശാസ്ത്രം പൊതുവായിരിക്കണമെന്നും മനസ്സിലാക്കേണ്ടത്. രീതികൾ, ഡാറ്റ, നമ്മൾ അത് ചെയ്യുന്ന രീതി എന്നിവ മറ്റുള്ളവർ പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
അതായത്, വീണ്ടും, നമ്മൾ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകാൻ AI ഉപകരണങ്ങൾ മാത്രമല്ല ഉപയോഗിക്കുന്നത്, മറിച്ച് ആ ഉത്തരങ്ങളെ എങ്ങനെ സാധൂകരിക്കുന്നു എന്നതിൽ കൂടുതൽ വിദഗ്ധരാകേണ്ടതുണ്ട്. അതിനായി, നമ്മൾ ഗവേഷണം നടത്തുന്ന മേഖലകളുടെ സിദ്ധാന്തത്തെക്കുറിച്ചും ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ കാഠിന്യത്തെക്കുറിച്ചും നമ്മൾ ഇനിയും കൂടുതൽ തയ്യാറെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 05:33
അതെ, മുഹമ്മദ്, ഇതിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ ചിന്തകളും ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, കാരണം നിങ്ങൾ വളരെയധികം ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഒന്നാണിതെന്ന് എനിക്കറിയാം.
മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനി: 05:38
അതെ, തീർച്ചയായും. മെർസെ ഇവിടെ പറഞ്ഞതിലേക്ക് ഞാൻ തിരികെ പോകണം. അതെ, സിദ്ധാന്തത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, അതേസമയം, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഈ ഉയർച്ച കാരണം, സാമൂഹിക സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ അന്ത്യം നാം കാണുന്നുവെന്ന് വാദിക്കുന്ന ധാരാളം ആളുകൾ ഇപ്പോൾ ഉണ്ട്. സിദ്ധാന്തം അത്ര പ്രധാനമല്ല, കാരണം ആളുകൾക്ക് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും ഡാറ്റ മൈനിംഗ് നടത്താനും കഴിയും, കാരണം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു സിദ്ധാന്തം പോലും ഇല്ലാതെ തന്നെ പ്രസക്തമായത് എന്താണെന്ന് കാണാൻ കഴിയും.
വളരെയധികം ശ്രദ്ധയും പരിഗണനയും ആവശ്യമുള്ള ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു വികസനമാണിതെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. സ്ഥലത്തിനനുസരിച്ച് വ്യത്യസ്ത വിഭവങ്ങളിലേക്ക് നമുക്ക് പ്രവേശനം ലഭിക്കുമെന്നതാണ് ഞാൻ എടുത്തുകാണിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വെല്ലുവിളികളിൽ ഒന്ന് എന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. സ്ഥാപനങ്ങൾ നൽകുന്ന കാര്യത്തിലും നമുക്ക് വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്. വിവിധ AI മോഡലുകളിലേക്ക് സൗജന്യ പ്രവേശനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന യുഎസിലെ ഒരു സമ്പന്നമായ സ്വകാര്യ സർവകലാശാലയിൽ താമസിക്കാനുള്ള പദവി എനിക്കുണ്ട്, എന്നാൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് മറ്റ് ഗവേഷകരുടെ കാര്യം അങ്ങനെയല്ല.
ഈ അസമത്വം മറ്റ് പലരെയും പ്രതികൂല സാഹചര്യങ്ങളിൽ എത്തിക്കുന്നു. AI മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് പല സർവകലാശാലകൾക്കും ഒരു പൊതു നയം പോലുമില്ല. ഞാൻ അത്തരമൊരു സർവകലാശാലയിലായിരുന്നെങ്കിൽ, മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും പരിശീലനവും നൽകാൻ ആവശ്യപ്പെടാൻ ഞാൻ സർവകലാശാലാ ഭരണകൂടവുമായോ ലൈബ്രറിയുമായോ സംസാരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമായിരുന്നു.
മെർസെ ക്രോസാസ്: 06:54
ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമായി മാറുന്നതിന്റെ അപകടത്തെക്കുറിച്ച് തുടർനടപടികൾ സ്വീകരിക്കാൻ. നമ്മൾ അങ്ങനെയാണ് പോകേണ്ടതെന്ന് ഞാൻ അംഗീകരിക്കുന്നില്ല, അല്ലേ? സൈദ്ധാന്തിക മോഡലും ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത സമീപനവും തമ്മിലുള്ള വിഭജനമാണ് ഫലങ്ങൾ. എന്നാൽ ജനറേറ്റീവ് AI അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ തരം AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന കാര്യത്തിൽ, യൂറോപ്പിന് മറ്റ് സ്ഥലങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ സമീപനമുണ്ടെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു.
ശാസ്ത്ര-ശാസ്ത്ര മേഖലകളിൽ AI-യെ സംബന്ധിച്ച ഒരു പുതിയ തന്ത്രം വികസിപ്പിച്ചെടുക്കാനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ ഇപ്പോൾ നടക്കുന്നുണ്ട്. നമ്മൾ ഏതുതരം AI ഉപകരണങ്ങളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഏതൊക്കെ ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് അവയ്ക്ക് വ്യക്തമായ നിർവചനം ഉണ്ടോ, അവ ഓപ്പൺ സോഴ്സാണോ, അവ വിശ്വസനീയമായ AI-യിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നതിനെക്കുറിച്ച് നാം ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതുണ്ട്, അത് വളരെ പ്രധാനമാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 07:36
അവിടെയും ഒരു കാര്യം തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിച്ചു. ജോലിയിലും പ്രസിദ്ധീകരണത്തിലും നമ്മൾ എങ്ങനെയാണ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്ന് നമ്മൾ സംസാരിക്കുന്നു. അപ്പോൾ മുഹമ്മദ്, പ്രസിദ്ധീകരണത്തിന്റെയും AI യുടെ ഉപയോഗത്തിന്റെയും കാര്യത്തിൽ കരിയറിന്റെ തുടക്കത്തിലെയും മധ്യത്തിലെയും ഗവേഷകർ എന്തൊക്കെ കാര്യങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനി: 07:54
അതെ, നമ്മൾ ശരിക്കും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങളിൽ ഒന്ന് AI-യിലേക്ക് നമ്മൾ എന്ത് ജോലിയാണ് ഓഫ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നത് എന്നതാണ്? നമ്മൾ AI-യോട് എന്ത് ജോലിയാണ് ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നത്? ഈ AI ബൂം ആരംഭിച്ചപ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണ പ്രക്രിയയുടെ അവസാനത്തിലാണ് AI കൂടുതലും ഉപയോഗിച്ചിരുന്നത്, ഉദാഹരണത്തിന് കോപ്പി എഡിറ്റിംഗ്, വായനാക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ തുടങ്ങിയ ഘട്ടങ്ങളിൽ.
പക്ഷേ ഇപ്പോൾ നമ്മൾ ഈ പ്രധാനപ്പെട്ട ജോലികൾ AI-യിലേക്ക് മാറ്റുകയാണ്, അടുത്ത തവണ നിങ്ങളുടെ അടുത്ത ഗവേഷണ ചോദ്യത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ വായിക്കുന്ന പാഠപുസ്തകങ്ങളെക്കുറിച്ചോ നിങ്ങൾ വായിക്കുന്ന പുതിയ ലേഖനങ്ങളെക്കുറിച്ചോ ആഴത്തിൽ ചിന്തിക്കുന്നതിനുപകരം, AI-ക്ക് ഇതിനെക്കുറിച്ച് എന്താണ് പറയാനുള്ളതെന്ന് ഞാൻ ചോദിക്കട്ടെ എന്നായിരിക്കും തോന്നുന്നത്. ഇത് വളരെ ആസക്തി ഉളവാക്കുന്നു, ഗവേഷകർ അവർ ഏൽപ്പിക്കുന്ന ജോലികളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കാനും അത് വിലമതിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് സ്വയം ചോദിക്കാനും ഞാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കും.
എന്റെ നിർദ്ദേശം, നിങ്ങൾക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട എന്തെങ്കിലും പറയാനില്ലെങ്കിൽ, പ്രസിദ്ധീകരിക്കാൻ വേണ്ടി മാത്രം എന്തെങ്കിലും പ്രസിദ്ധീകരിക്കരുത് എന്നതാണ്. നിങ്ങൾ ആരെയാണ് ഉദ്ധരിക്കുന്നതെന്ന് ചിന്തിക്കുക. സാഹിത്യം കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഉദ്ധരിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കം വായിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക, കാരണം പലപ്പോഴും ഈ ഉദ്ധരണികൾ അപ്രസക്തമാണ്.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 09:03
അതൊരു നല്ല കാര്യമാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. അതെ, ചില കാര്യങ്ങളിൽ സഹായകരമായേക്കാവുന്ന ചില വഴികളിലൂടെ നമുക്ക് AI ഉപയോഗിക്കാം, എന്നാൽ ആ കഴിവുകളിൽ ചിലത് സജീവമായി നിലനിർത്തുകയും മറ്റ് വഴികളിലും നിങ്ങൾ ശരിയായ ജാഗ്രത പുലർത്തുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുക.
അത് നമ്മളെ വിശ്വാസ്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ചർച്ചയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുമെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. അപ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ മേഖലയിലും വിശാലമായ പൊതുജനങ്ങളിലും, ഈ ഡിജിറ്റൽ യുഗത്തിൽ വിശ്വാസ്യത നിലനിർത്താൻ എന്താണ് വേണ്ടത്? മെർസെ?
മെർസെ ക്രോസാസ്: 09:30
ശരി, ഇത് വളരെ എളുപ്പമാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. അതായത്, നിങ്ങൾക്ക് അത് ആശയവിനിമയം ചെയ്യാൻ കഴിയുമ്പോഴും, നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്നും നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്നും പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കുമ്പോഴും, നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകാത്ത മറ്റൊന്നിൽ നിന്ന് അത് സൃഷ്ടിക്കപ്പെടാതിരിക്കുമ്പോഴും നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വാസ്യത ഉണ്ടായിരുന്നു. ശാസ്ത്രത്തിന്റെയും തുറന്ന ശാസ്ത്രത്തിന്റെയും മൂല്യങ്ങളിലേക്ക് മടങ്ങുമ്പോൾ, അത് കഴിയുന്നത്ര സുതാര്യമാണ്, നിങ്ങൾ AI മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രയോഗിച്ചു, രീതി, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, കണ്ടെത്താവുന്നതും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും, പരസ്പരം [ഓപ്പറബിൾ], പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതുമായ ഡാറ്റയ്ക്കായുള്ള ന്യായമായ തത്വങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്തതെന്ന് മറ്റാർക്കും പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പങ്കിടാവുന്നതും മറ്റുള്ളവർക്ക് കണ്ടെത്താവുന്നതും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ സോഫ്റ്റ്വെയറും.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 10:06
പക്ഷേ, ശാസ്ത്രത്തെയും ഡിജിറ്റലൈസേഷനെയും പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉപകരണമാകാൻ ഇതിന് നിരവധി ആവേശകരമായ മാർഗങ്ങളുണ്ട്. അപ്പോൾ, മെർസെ, സാങ്കേതികവിദ്യ വളരുന്നതിനനുസരിച്ച് ശാസ്ത്ര ആശയവിനിമയത്തിന്റെ പങ്ക് വളരുന്നതായി നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കാണുന്നു?
മെർസെ ക്രോസാസ്: 10:20
ശരി, ശാസ്ത്ര ആശയവിനിമയം, സമൂഹത്തിനായി നമ്മൾ ഇനിയും അതിൽ വളരെയധികം പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ശാസ്ത്ര ഉൽപാദനത്തിന്റെ ഒരു വലിയ ഭാഗം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിലും അത് കൂടുതൽ പ്രേക്ഷകർക്ക് കൂടുതൽ പ്രാപ്യമാക്കുന്നതിലും AI-ക്ക് ഒരു പങ്കു വഹിക്കാനുള്ള സാധ്യതകളോ അവസരങ്ങളോ ഉണ്ടെന്ന് ഇതിനകം തന്നെ പ്രതീക്ഷകളുണ്ട്. അതിനാൽ, അത് രസകരമായിരിക്കുമെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 10:41
ഒടുവിൽ, ഈ ഡിജിറ്റൽ ലോകത്തിലെ ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഭാവിയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ രണ്ടുപേർക്കും എന്താണ് പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നത്? മുഹമ്മദ്?
മുഹമ്മദ് ഹൊസൈനി: 10:47
പുതിയ തലമുറയിലെ ഗവേഷകർ തുറന്നു സംസാരിക്കുന്നതാണ് എനിക്ക് പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നത് എന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ചിന്തിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ പറയാൻ ധൈര്യപ്പെടുന്നവരും അതിനായി വില നൽകാൻ തയ്യാറുള്ളവരുമായ ഒരു പുതിയ തലമുറയെ നമ്മൾ നിരീക്ഷിക്കുകയാണ്. ഞാൻ യുഎസിലാണ്, എല്ലാത്തരം വലിയ കമ്പനികളെയും അവ ഗവേഷണ മേഖലയെയും സർവകലാശാലകളെയും എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുമെന്ന് ഞാൻ കാണുന്നു. അതിനാൽ, അത് കാണേണ്ടത് എനിക്ക് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 11:12
പിന്നെ മെർസെ?
മെർസെ ക്രോസാസ്: 11:15
അതുകൊണ്ട്, നമ്മൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, എങ്ങനെ സഹകരിക്കുന്നു, ശാസ്ത്രത്തിൽ നമുക്ക് എന്ത് പുതിയ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാൻ കഴിയും എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ നമുക്ക് കൂടുതൽ ഉപകരണങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ശാസ്ത്രം എന്താണെന്ന് നമ്മൾ നഷ്ടപ്പെടുത്താതിരിക്കുകയും തുറന്ന ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഈ മൂല്യങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടുത്താതിരിക്കുകയും, മാത്രമല്ല ഈ പുതിയ തരം AI രീതികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്താൽ അത് മികച്ച ശാസ്ത്രത്തിന് പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നുവെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു.
ഇസി ക്ലാർക്ക്: 11:34
എന്നോടൊപ്പം ചേർന്നതിന് രണ്ടുപേർക്കും വളരെ നന്ദി.
നിങ്ങൾ ഒരു കരിയറിന്റെ ആദ്യകാല അല്ലെങ്കിൽ മധ്യ ഗവേഷകനാണെങ്കിൽ, AI യുടെ ഭാവിയെക്കുറിച്ചുള്ള സംഭാഷണത്തിൽ പങ്കാളിയാകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, വളർന്നുവരുന്ന ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കായുള്ള ഇന്റർനാഷണൽ സയൻസ് കൗൺസിൽ ഫോറത്തിൽ ചേരൂ.
സന്ദർശിക്കുക: കൗൺസിൽ.സയൻസ്/ഫോറം കൂടുതൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന്.
എന്റെ പേര് ഇസി ക്ലാർക്ക്, അടുത്ത തവണ നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നത് നമ്മുടെ സമുദ്രത്തെ സംരക്ഷിക്കാൻ കരിയറിന്റെ ആദ്യകാല, മധ്യ ഗവേഷകർക്ക് എങ്ങനെ സഹായിക്കാമെന്നും അതിനായി ഒരു അന്തർദേശീയ സമീപനത്തിന്റെ ശക്തിയെക്കുറിച്ചുമാണ്. അതുവരെ.
അതിരുകളില്ലാത്ത ശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക: അടുത്ത തലമുറയിലെ ഗവേഷകർക്കുള്ള അന്താരാഷ്ട്ര സഹകരണം 
ഗവേഷണ ആവാസവ്യവസ്ഥയിലെ വളർച്ചയെയും പ്രതിരോധശേഷിയെയും പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക. 
ട്രാൻസ് ഡിസിപ്ലിനറി സയൻസിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക: ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഭാവി രൂപപ്പെടുത്തുന്ന ആദ്യകാല, മധ്യകാല കരിയർ 