Az aggodalom nem annyira a gyenge tudományról szól, mint inkább a tudomány működtetésének módjáról: a publikációk, az idézetek és a rangsorok száma felváltja a lényeget. Ebben az összefüggésben a tudományos integritás a túlélés kérdésévé válik, nemcsak etikai kódexsé, hanem azzá a fonallá, amely megakadályozza, hogy a tudomány önpusztító spirálba süllyedjen.
Évekig sokat beszéltek az „akadémiai integritásról”, de keveset tettek. Iskolák, intézetek és szabályozó ügynökségek szabályozásokat, kritériumokat és kötelezettségeket határoztak meg. Sok kutató azonban továbbra is a rövidebb utakat választja: a plágiumot, a cikkek adásvételét, valamint az adatok torzítását a célok elérése érdekében. Az eredmény egy olyan tudomány, amelynek sok álcája van, de lelke nincs.
A tudományos integritás nem lehet egy szlogen a falon, és nem is a leleplezéstől való félelem. Minden kutató belső képességeként kell táplálni: önbecsülés, bátorság az igazság kimondására, és bátorság a könnyű, de etikátlan utak elutasítására.
Egy olyan korban, amikor a mesterséges intelligencia (MI) számos feladatot „elvégez” helyettünk, az emberek számára csak az őszinteség marad. A MI cikkeket írhat, adatokat szintetizálhat, statisztikákat elemezhet, sőt, látszólag ésszerű eredményeket is „alkothat”. De vajon ez még mindig tudomány? Vagy csak egy „mesterséges termék”, amelyet algoritmusok színeznek? Ez a kérdés arra kényszerít minket, hogy visszatekintsünk az alapokra: a tudomány nemcsak új információk létrehozásáról szól, hanem az igazság kereséséről is. Az igazság pedig csak akkor jelenik meg, ha van integritás.
Veszélyesebb azonban, hogy a publikálásra nehezedő nyomás és a mennyiségi értékelés rendszere könnyen a mesterséges intelligencia általi visszaélések spiráljába taszítja az embereket. Amikor a cél már nem az „igazság megtalálása”, hanem csak az „újabb cikk megszerzése”, a mesterséges intelligencia tökéletes eszközzé válik az üresség elfedésére. Ez a legnagyobb kockázat.
Manapság más nézőpontra van szükségünk: az integritás nem korlát, hanem az igazi innováció forrása. Egy olyan világban , ahol a mesterséges intelligencia szinte végtelenül képes replikálódni, csak a hitelesség és az eredményekért való elszámoltathatóság teremthet értéket.
Az integritás itt nem csupán azt jelenti, hogy „nem csalunk”, hanem azt a képességet, hogy újraértelmezzük a kreativitást a gépek korában. Az integritással rendelkező emberek nem félnek beismerni saját korlátaikat. Az integritással rendelkező emberek tudják, hogy egyetlen rossz adat, egyetlen torz szám egy egész közösséget vaksághoz vezethet. Az integritással rendelkező emberek megértik, hogy a tudás nem csupán személyes tulajdon, hanem az emberiség örökségének része.
Ebben az értelemben az integritás a bátorság, hogy őszinte legyünk az igazsággal, még akkor is, ha az kellemetlen, még akkor is, ha lassítja a személyes fejlődést. És ez a hozzáállás az, ami utat nyit az igazi kreativitásnak – egy olyan kreativitásnak, amelyet a mesterséges intelligencia nem tud lemásolni.
Ahhoz, hogy az integritás valósággá váljon, új tudományos kutatási ökoszisztémára van szükség. Meg kell változtatnunk az értékelés módját, a cikkek számának számolása helyett a lényegi hatást, az újdonságot és a közösséghez való hozzájárulást kell figyelembe vennünk; az etikát a technológiával együtt kell követnünk: minden tanulmánynak egyértelműen el kell köteleznie magát az adatok eredete, a feldolgozási módszer és a mesterséges intelligencia szerepe iránt.
Ugyanakkor az integritásra nevelést már a kezdetektől fogva tanítani kell, hogy a diákok ne csak a jelentésírást tanulják meg, hanem etikai helyzeteket is megtapasztaljanak, és gyakorolják a bátorságot, hogy az igazságot válasszák a teljesítmény helyett. Nyílt és átlátható, nyílt adatokkal, nyílt folyamatokkal a közösség számára a nyomon követés és a felelősség megosztása érdekében. Amikor az integritás kulturális normává válik, senkinek sem kell „kételkednie” a tudományban, mert az átláthatóság választ ad.
Forrás: https://thanhnien.vn/liem-chinh-khoa-hoc-thap-sang-su-that-185251002204147723.htm
Hozzászólás (0)