AI wchodzi do laboratorium. Naukowcy wiedzą, co oddać maszynie — i czego nie ruszać

Zdjęcie: ai, sztuczna inteligencja, lab

GenAI pomaga planować podróże, pisać teksty i wyszukiwać informacje, a coraz częściej także interpretować objawy zdrowotne. Lekarze już to zauważają: pacjenci przychodzą nie tylko z dolegliwościami, ale z gotową interpretacją wygenerowaną przez chatbota – tzw. „diagnozAI”. W biznesie zmiana pozostało wyraźniejsza. Firmy wykorzystują narzędzia AI do tworzenia prezentacji, analizy danych, generowania treści i kodu, przejmując tym samym obszary, które przez dekady były domeną ludzkiej kreatywności i ekspertyzy. Szczególnie silnie proces ten dotyka środowiska naukowego. Praca badacza opiera się na analizie, interpretacji, budowaniu znaczeń i tworzeniu nowych połączeń między zjawiskami – czyli dokładnie w tych obszarach, gdzie systemy generatywne rozwijają się dziś najszybciej. Stawką nie są już wyłącznie nowe narzędzia, ale sama definicja roli naukowca.

Dwa światy: zadania do delegowania i zadania nienaruszalne

Z badania przeprowadzonego w ramach projektu AIResearchers, finansowanego z funduszy europejskich programu Erasmus+, wyłania się interesujący obraz. Wynika z niego, iż wśród przedstawicieli środowiska akademickiego – zarządzających uczelniami wyższymi, zespołów badawczych oraz wykładowców w Polsce, Hiszpanii i Portugalii, nie można dokonać prostego podziału na „entuzjastów” i „przeciwników” AI.

Najważniejszy wniosek jest prosty: naukowcy nie odrzucają AI. Przeciwnie – bardzo dobrze rozumieją jej wartość. Widzą jednak wyraźną granicę między tym, co można maszynie oddać, a tym, czego oddać nie wolno.

Po stronie „za” znalazły się przede wszystkim zadania powtarzalne, czasochłonne i proceduralne. AI jest chętnie traktowana jako wysokiej jakości asystent administracyjny: pomaga w przygotowywaniu wniosków grantowych, raportów projektowych, streszczeń, slajdów, materiałów dydaktycznych, przeglądów literatury czy wstępnych analiz dużych zbiorów danych. W obszarze tworzenia wpływu szczególnie wysoko oceniano edycję tekstu, przygotowywanie abstraktów, grafik, prezentacji i materiałów edukacyjnych.

Drugim obszarem jest wyrównywanie szans w globalnej nauce. Dla badaczy, dla których angielski nie jest pierwszym językiem, generatywna AI może zmniejszać barierę „native speakera”. Pomaga dopracować styl, dostosować tekst do wymagań czasopisma i wejść do międzynarodowego obiegu publikacyjnego na bardziej równych zasadach.

Trzeci obszar dotyczy fazy koncepcyjnej. Wielu badaczy traktuje AI jako intelektualnego interlokutora— narzędzie pomagające uporządkować myśli, podsunąć alternatywne ujęcia problemu, przetestować robocze hipotezy czy spojrzeć na zagadnienie z innej perspektywy.

Jednak użyteczność nie oznacza zaufania.

AI pomaga, ale nie uspokaja

Badacze wskazują na cały pakiet obaw. Pierwsza dotyczy niepewności poznawczej. Modele generatywne potrafią tworzyć odpowiedzi płynne, eleganckie i przekonujące, ale niekoniecznie prawdziwe. Halucynacje, „ładnie opakowane fałsze”, niestabilność odpowiedzi i ograniczona powtarzalność są szczególnie problematyczne w środowisku, którego fundamentem jest weryfikowalność.

Druga obawa dotyczy tożsamości zawodowej. o ile AI może wygenerować tekst, analizę lub szkic argumentacji, pojawia się pytanie: co adekwatnie pozostaje dowodem eksperckiej pracy badacza? Czy technologia wzmacnia kompetencje, czy rozmywa granicę między autentycznym wysiłkiem intelektualnym a dobrze obsłużonym narzędziem?

Trzecia bariera jest bardziej praktyczna. Wielu naukowców nie wie, których narzędzi używać, jak je zabezpieczać, co wolno wgrywać do systemu, a czego nie. Do tego dochodzi niejasność instytucjonalna. Brak reguł nie zawsze oznacza wolność. Częściej oznacza niepokój – zwłaszcza dla młodszych badaczy zależnych od promotorów, przełożonych i procedur awansu.

Czerwona linia: etyka, relacje, odpowiedzialność

Najostrzejsza granica pojawia się tam, gdzie w grę wchodzą etyka, ocena, relacje i odpowiedzialność. Badacze nie chcą delegować AI rozstrzygania konfliktów, mentoringu, oceniania studentów, decyzji dotyczących rzetelności badań, ochrony danych, własności intelektualnej czy prywatności. W tych obszarach AI nie jest postrzegana jako wsparcie, ale jako ryzyko degradacji procesu naukowego i rozmycia odpowiedzialności. To bardzo istotny sygnał. Naukowcy nie mówią: „AI jest zła”. Mówią raczej: „AI może wykonywać proces, ale nie może przejąć sensu.”

Może inspirować i organizować, ale nie powinna decydować. Może pomóc przeanalizować dane, ale końcowa interpretacja, ocena trafności i odpowiedzialność za wnioski muszą pozostać po stronie człowieka. Szczególnie nisko oceniano możliwość delegowania AI kwestii etyki oraz przejrzystości procesu badawczego. W tym sensie generatywna AI nie zastępuje naukowca. Raczej zmusza go do precyzyjniejszego określenia, gdzie kończy się niekontrolowana automatyzacja, a zaczyna odpowiedzialność.

Presja, której nie da się przeczekać

Problem polega na tym, iż szkolnictwo wyższe i nauka działa dziś pod ogromną presją efektywności. Publikować szybciej, analizować więcej, pisać lepiej, zdobywać granty częściej, przygotowywać materiały sprawniej. o ile AI realnie przyspiesza część tych procesów, odmowa jej używania może zacząć wyglądać nie jak wybór etyczny, ale jak brak produktywności.

Wygrani mogą więc okazać się ci, którzy najszybciej włączą GenAI do codziennej pracy jako stały element warsztatu. Jeszcze większą przewagę mogą zyskać zespoły korzystające z najlepszych, płatnych modeli i instytucjonalnych subskrypcji. To rodzi kolejną nierówność: między tymi, którzy mają dostęp do ekskluzywnego „upgrade’u” własnych możliwości, a tymi, którzy pozostają przy darmowych, słabszych narzędziach.

Paradoks jest więc oczywisty. AI demokratyzuje dostęp do produkcji intelektualnej, ale jednocześnie może stworzyć nową hierarchię — opartą na jakości dostępu do narzędzi. A gdy wszyscy zaczną pisać szybciej, analizować sprawniej i prezentować lepiej, poprzeczka znów się podniesie. Jak w przewrotnym cytacie z Iniemamocnych (the Incredibles): „kiedy wszyscy są wyjątkowi, nikt nie jest”.

W nauce epoki GenAI pytanie nie brzmi już więc, czy badacze będą używać sztucznej inteligencji? Pytanie brzmi: co pozostanie naprawdę ludzkim wkładem, gdy technologiczne wzmocnienie stanie się standardem?

Autor: dr Grzegorz Banerski