1632
Використання великих мовних моделей уже може впливати на розподіл державних грошей у науці. Дослідники Northwestern University проаналізували заявки на фінансування в США і виявили, що пропозиції з сильнішими ознаками допомоги LLM були на чотири відсоткові пункти частіше профінансовані National Institutes of Health.
Робота Dashun Wang і Yifan Qian опублікована в Proceedings of the National Academy of Sciences. Автори досліджували не використання ШІ вже після проведення роботи, а момент, коли вчені тільки намагаються отримати гроші на майбутній проєкт.
Після публічного запуску ChatGPT наприкінці 2022 року ознаки використання LLM у грантових текстах різко зросли. За даними команди, розподіл швидко став двомодальним: одна група заявок демонструвала мало ознак ШІ-редагування, інша — значно більше.
Заявки стали ближчими до вже профінансованих ідей
Одночасно з потенційною перевагою в NIH автори побачили іншу закономірність. Тексти з більшою ймовірністю участі LLM були семантично менш відмінними від проєктів, які агентство фінансувало раніше.
Та сама тенденція спостерігалася не лише в конфіденційних заявках, а й серед уже виданих грантів. Іншими словами, використання LLM було пов’язане з формулюваннями та напрямками, які більше нагадували попередньо успішні пропозиції.
Фінансовані NIH проєкти з вищими ознаками LLM згодом давали більше пов’язаних публікацій. Водночас дослідники не знайшли збільшення кількості дуже високоцитованих «хітових» робіт. Автори обережно припускають, що ШІ може допомагати підвищувати продуктивність без обов’язкового збільшення частоти проривних результатів.
Для National Science Foundation картина була іншою. Там команда не виявила статистично значущого зв’язку між ознаками використання ШІ та шансом отримати фінансування або кількістю наступних публікацій.
Автори не стверджують, що ШІ безпосередньо є причиною успіху заявки. На їхню думку, одна з можливих причин полягає в тому, що LLM допомагають оформлювати ідеї у стилі, який краще відповідає усталеним очікуванням рецензентів. Водночас це піднімає питання про різноманітність наукового портфеля, якщо нові заявки дедалі сильніше наслідують учорашні успішні проєкти.
Джерело: Northwestern University
