![UNIside](https://uniside.hu/wp-content/themes/bootstrapstarter/assets/web/ujlogo.png")
A mesterséges intelligencia néhány év alatt a kutatólaborok mindennapi eszközévé vált. A folyamat nem egyik pillanatról a másikra történt, de ma már alig akad olyan tudományterület, ahol az algoritmusok ne lennének jelen valamilyen formában. A változás nem csupán technológiai jellegű: az MI új kutatási kultúrát teremtett, új szerepeket és új felelősséget adott a tudósok kezébe. Mindez különösen fontos azoknak az egyetemistáknak és fiatal kutatóknak, akik ma lépnek be a tudomány világába, és már az első projektjeikben találkoznak MI alapú elemző eszközökkel.
A természettudományokban az MI leglátványosabb szerepe a kísérletek felgyorsítása. Kémiai és biológiai laborokban az algoritmusok képesek előre jelezni reakciók kimenetelét, potenciális gyógyszermolekulák viselkedését vagy akár egy fehérje lehetséges szerkezeti változatait.
A gyógyszerfejlesztésben például olyan prediktív modelleket használnak, amelyek több millió molekulát tudnak értékelni néhány óra alatt. Ezzel olyan időt spórolnak meg, amit korábban több év laboratóriumi munka sem tudott volna kiváltani.
Az MI alapú képelemzés szintén forradalmi. Orvosi diagnosztikában, növényélettani kutatásokban vagy mikroszkópos vizsgálatoknál az algoritmusok a kutatónál gyorsabban és gyakran pontosabban tudnak felismerni mintázatokat. A kutatók szerepe azonban nem csökken: ők azok, aki megmondják, mit érdemes vizsgálni, hogyan kell értelmezni a kapott adatokat, és hol lehet torzítás vagy tévedés a rendszerben.
A fizika, matematika és számítástechnika határterületein az MI egészen más módon támogatja a kutatást. Itt nem konkrét kísérleteket pótol, hanem bonyolult jelenségek matematikai modelljeit segíti megérteni vagy egyszerűsíteni. A nagyméretű szimulációk – például klímamodellek vagy részecskefizikai számítások – feldolgozása napjaink kutatásaiban olyan adatmennyiséget mozgat meg, amelyet már képtelenség lenne manuálisan áttekinteni.
Fotó: 123RF
Az algoritmusok itt rejtett összefüggéseket is képesek felismerni, amelyek új hipotézisekhez vezethetik a kutatókat. A felfedezés pillanata továbbra is emberi, de az odavezető utat sokszor egy mesterséges intelligencia által jelzett mintázat indítja el.
A társadalomtudományi kutatásokban az MI egy harmadik, szintén eltérő szerepet kap. Itt a legnagyobb értéke abban rejlik, hogy hatalmas mennyiségű szöveget vagy hanganyagot képes feldolgozni. Egy politikai kommunikációval foglalkozó hallgató számára például a megfelelő alkalmazások használata lehetővé teszi, hogy több évnyi nyilvános beszédet, interjút vagy közösségi médiás tartalmat elemezzen percek alatt.
A kvalitatív kutatásokban is új irányokat nyitott: a természetes nyelvet feldolgozó algoritmusok képesek témákat, érzelmi mintázatokat, narratív struktúrákat azonosítani. A döntés azonban továbbra is a kutatóé, hogy ezek a mintázatok valóban érvényesek vagy csak statikus zajból született illúziók.
A mesterséges intelligencia használata nem csökkenti a tudományos munka minősége iránti felelősséget. Épp ellenkezőleg: az algoritmusok gyorsítják a folyamatokat, de a helytelenül beállított paraméterek, téves adatok vagy nem megfelelő értelmezés komoly hibákhoz vezethetnek. A kutatóknak ezért legalább alapszinten érteniük kell, hogyan működnek ezek az eszközök.
Ez különösen igaz a reprodukálhatóság kérdésére. Ha egy eredményhez MI-eszközt használnak, a kutatóknak dokumentálniuk kell a modell verzióját, az adatok jellegét és az alkalmazott beállításokat. Enélkül mások nem tudják megismételni a folyamatot, ami gyengíti az egész kutatás hitelességét.
Az MI használata számos etikai dilemmát is a felszínre hoz. Az adatvédelem, a személyes adatok anonimizálása, a társadalmi torzítások kockázata és a szerzői felelősség kérdése mind olyan terület, amelyet egy kutatónak ismernie kell. Az algoritmus ugyanis csak annyira etikus, amennyire az adatok, amelyekből tanul. Ha túlreprezentált vagy alulreprezentált csoportok szerepelnek a mintában, az MI döntései is torzulhatnak, akár egy egész kutatás következtetéseit befolyásolva.
Fotó: 123RF
A tudományban az átláthatóság ezért elengedhetetlen. Mesterséges intelligencia segítségével elért eredményeknél a kutatóknak nyíltan jelezniük kell, hogy mi volt az algoritmus szerepe, milyen adatokon dolgozott és hol lehet torzítás a rendszerben.
Bár sokan attól tartanak, hogy az mesterséges intelligencia átveszi a kutatók munkáját, a jelenlegi trendek inkább egy másik irányt mutatnak. A jövő laborjai hibrid rendszerek lesznek, ahol az emberi kreativitás és az algoritmusok számítási ereje egymást kiegészítve működik. A kutató dönti el a kérdést, felállítja a hipotézist, megtervezi az irányt, ellenőrzi az eredmények logikáját, míg az MI elvégzi a monoton, időigényes vagy nagyléptékű elemzéseket.
A fiatal tudósok számára ez azt jelenti, hogy az MI használata alapvető kutatói készséggé válik, hasonlóan ahhoz, ahogy korábban a statisztikai szoftverek vagy a kutatásmódszertani eszközök váltak azzá. A tudomány nem veszíti el emberi arcát, csak hatékonyabbá és gyorsabbá válik. Az MI nem veszi el az emberek állását, csupán átalakítja a munkaerőpiacot és más készségek elsajátítását várja el.
Erről beszélt nekünk Biró Dominik, a BME harmadéves mérnökinformatikus hallgatója is, aki a mesterséges intelligenciát csak egyfajta asszisztensnek használja a monoton munkákra. Somssich Réka, az ELTE ÁJK dékánja is kifejtette: az MI használatát nem tiltani, hanem oktatni kell, hiszen a tudatos alkalmazásában rengeteg lehetőség rejlik, míg a felelőtlenség inkább kárt okoz a munkánkban.
Fotó: UNIside
Az említett interjúk, valamint számos más érdekes és informatív beszélgetés az UNIside legfrissebb, december 11-én megjelent kiadványában olvashatók. Az UNI in&out 2026 már rendelhető a shop.uniside.hu weboldalon, személyesen megvásárolható az Inmedio és Relay hálózat üzleteiben, és a legtöbb Auchan és Interspar áruházban is.
——
A kiemelt kép forrása: 123RF.
