Репортаж от Wedoany，На заседании экспертной группы TPC26 высокопоставленные представители ведущих мировых исследовательских институтов обсудили, как искусственный интеллект меняет экономику научных исследований, важность международного сотрудничества и проблемы измерения отдачи от инвестиций.
В обсуждении приняли участие Дарио Хиль из Министерства энергетики США (Department of Energy, DOE), Кэти Антпас из Национального научного фонда США (National Science Foundation, NSF), Рик Стивенс из Аргоннской национальной лаборатории (Argonne National Laboratory), Сатоси Мацуока из Института физико-химических исследований (RIKEN) и Пер Остер из Центра науки в области информационных технологий (IT Center for Science). Модератором выступила Дебра Голдфарб из Amazon Web Services (AWS). Эксперты также обсудили, как правительства и исследовательские организации должны оценивать влияние многомиллиардных инвестиций в научную инфраструктуру по мере того, как искусственный интеллект становится основой научных открытий.
Центральным вопросом обсуждения стало то, как измерить влияние искусственного интеллекта на научные исследования и открытия. Экспертная группа пришла к выводу, что, хотя публикации и научные прорывы остаются ключевыми показателями, они уже не в полной мере отражают всю ценность, создаваемую крупными исследовательскими проектами.
С ростом государственных инвестиций правительства стремятся понять, как эти проекты способствуют инновациям и социально-экономической конкурентоспособности. Однако результаты таких проектов часто проявляются лишь спустя годы. В сочетании с распространением искусственного интеллекта в сферах образования и промышленности это еще больше усложняет количественную оценку его влияния традиционными методами.
Затем дискуссия перешла к практическим улучшениям. Выступающие отметили, что наибольший вклад искусственного интеллекта в науку может заключаться не в единичных прорывах, а в повышении эффективности исследований, помогая ученым быстрее решать сложные задачи. Эта точка зрения особенно актуальна в контексте обсуждения национальной конкурентоспособности. В условиях старения населения и нехватки исследовательских кадров простое увеличение числа ученых уже недостаточно для поддержания инноваций.
Экспертная группа предложила оценивать успех применения искусственного интеллекта в науке по его способности быстрее решать научные задачи с меньшими затратами, более высоким качеством или другими значимыми результатами. Повышение производительности становится важным критерием оценки долгосрочного влияния технологий. Дискуссия перешла от производительности к сотрудничеству. Эксперты считают, что многие важнейшие научные задачи по-прежнему требуют совместных усилий разных стран. Рост затрат на инфраструктуру искусственного интеллекта, усложнение научных исследований и потребность в междисциплинарных знаниях делают международное сотрудничество необходимым.
Примерами такого сотрудничества служат Европейское объединение по высокопроизводительным вычислениям (EuroHPC), которое координирует инвестиции в национальные проекты, сохраняя при этом связь с местными исследовательскими сообществами. Обсуждение также было сосредоточено на сотрудничестве между США, Европой и Японией.
Эксперты признали, что конкуренция остается важным стимулом, однако будущий успех зависит от обмена знаниями и совместного наращивания исследовательского потенциала. Они подчеркнули, что для значимого сотрудничества необходимы более открытые системы с общей инфраструктурой и совместимыми операционными средами, а не только соглашения на национальном уровне.
Говоря о перспективах до 2030 года, эксперты представили будущее, в котором искусственный интеллект будет глубже интегрирован в научные исследования. Для достижения этой цели потребуется более широкий доступ к передовым вычислительным ресурсам и прочные глобальные партнерства. Ключевым выводом стало то, что искусственный интеллект способен изменить подход к научным исследованиям, и по мере масштабирования технологий измерение и повышение его влияния на международное сотрудничество будет становиться все более важным.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
