L' uso pratico dell'IA

 

“Communicating the use of artificial intelligence in agricultural and environmental research”. L'uso dell'IA nella ricerca è aumentato dal 2017 ad oggi, infatti vengono pubblicati annualmente oltre 100.000 manoscritti che utilizzano l'IA nell'ambito della scienza e dell'ingegneria e ben 20.000 appartengono ai settori agricolo e ambientale. L’articolo, a cura di numerose università americane si pone l’obiettivo di una comunicazione chiara sull’utilizzo dell'IA, fornendo linee guida e punti di discussione alla comunità scientifica per garantire una comunicazione efficace nelle pubblicazioni di ricerca agricola e ambientale.

Le tecnologie trasformative come l'intelligenza artificiale (IA) rendono i compiti difficili più accessibili e convenienti. Dal 2018, l'uso dell'IA nella ricerca è aumentato drasticamente, con tassi di pubblicazione annuali da 3 a 5 volte superiori rispetto al periodo pre-2017. Attualmente, vengono pubblicati annualmente >100.000 manoscritti che utilizzano l'IA nell'ambito della scienza e dell'ingegneria e >20.000 di questi appartengono ai settori agricolo e ambientale. Data l'entità dell'uso, è essenziale una comunicazione chiara su come viene utilizzata l'IA e su come aiuta a far progredire la conoscenza scientifica. Una comunicazione chiara è forse più necessaria con l'IA rispetto alle tecnologie precedenti a causa del suo ampio e flessibile spettro di usi, della natura "black-box" degli algoritmi di apprendimento profondo e dei dibattiti in corso riguardanti il ​​potere predittivo dell'IA rispetto alla conoscenza di teorie e modelli meccanicistici e basati sui processi basati sui principi primi. In questo commento, forniamo linee guida e punti di discussione alla comunità scientifica per garantire una comunicazione trasparente ed efficace della ricerca sull'IA nelle pubblicazioni di ricerca agricola e ambientale.

Idee fondamentali

Ogni anno vengono pubblicati oltre 100.000 manoscritti che riguardano l'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (IA) nei più ampi campi della scienza e dell'ingegneria.

Ogni anno vengono pubblicati oltre 20.000 manoscritti sull'intelligenza artificiale nei settori agricolo e ambientale.

Raccomandazioni per affrontare le insidie ​​della comunicazione man mano che l'intelligenza artificiale diventa sempre più integrata nella forza lavoro scientifica.

1 SVILUPPI TECNOLOGICI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Mentre gli esseri umani si sforzano di esplorare e comprendere l'universo fisico, gli sviluppi tecnologici sono imminenti ed essenziali. Negli ultimi 60 anni, le persone hanno sviluppato invenzioni trasformative, come la calcolatrice portatile, il personal computer, Internet, la posta elettronica, i motori di ricerca, i social media, le enciclopedie online gratuite e moderate dagli utenti, i satelliti, le applicazioni per smartphone georeferenziate in tempo reale, i droni, la biotecnologia e l'intelligenza artificiale (IA), dove l'IA include sia i tradizionali modelli di apprendimento automatico per l'elaborazione di grandi set di dati strutturati o non strutturati (ad esempio, reti neurali e alberi decisionali) sia i più recenti modelli di IA generativa come i grandi modelli linguistici (LLM) come ChatGPT, Claude, LaMDA e LLaMA e la generazione di immagini come DALL-E. Queste invenzioni si sono verificate nell'arco di vita umano medio. Inoltre, sono trasformative perché rendono i compiti complessi più accessibili e convenienti per il grande pubblico e aiutano l'esplorazione scientifica per la conoscenza.

L'intelligenza artificiale è lo sviluppo tecnologico più recente e può fornire un livello di accessibilità ed efficienza senza precedenti nel completamento delle attività quotidiane, nella creazione di nuovi materiali/prodotti e nell'offerta di opportunità per scienziati e ingegneri di esplorare nuove vie della scienza. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può colmare lacune che sfuggono alle tecnologie di misurazione all'avanguardia a causa di limitazioni dei sensori, difficoltà di calibrazione, costi elevati o dipendenza dalla scala (Acharya et al., 2022 ; Bandai & Ghezzehei, 2021 ; Leng et al., 2023 ; Nearing et al., 2024 ). L'intelligenza artificiale può anche fornire previsioni stocastiche per colmare lacune concettuali in parte o completamente per teorie in corso, misurazioni basate sui primi principi e modelli meccanicistici o basati sui processi (Dang et al., 2020 ). Inoltre, l'intelligenza artificiale ha accelerato lo sviluppo e le prospettive per l'adozione diffusa di sistemi autonomi (Gackstetter et al., 2023 ).

Nonostante i numerosi potenziali benefici dell'uso dell'IA nella ricerca, scienziati e ingegneri sono addestrati a mantenere un sano livello di pazienza e cautela finché il comportamento, i punti di forza e le debolezze di qualsiasi nuova tecnologia non vengono esaminati in modo esaustivo attraverso esperimenti e documentazione. Anche le considerazioni etiche e sociali devono essere valutate e affrontate nella comunità scientifica. Di conseguenza, sono emerse di recente opinioni disparate tra gli individui sull'uso dell'IA nella ricerca e nell'istruzione in classe per la formazione della prossima generazione di scienziati e ingegneri (Dempere et al., 2023 ; Messeri & Crockett, 2024 ; O'Shaughnessy et al., 2023 ; Selber, 2023 ). Tuttavia, l'uso etico e il controllo di qualità nella ricerca potenziata dall'IA probabilmente miglioreranno man mano che i professionisti acquisiranno esperienza e si muoveranno verso un consenso su come accettiamo l'uso dell'IA nelle operazioni quotidiane, come con calcolatrici, personal computer e Internet. In definitiva, una comunicazione chiara tra ricercatori è essenziale per comprendere in che modo l'intelligenza artificiale sta facendo progredire le nostre conoscenze scientifiche e per stabilire una serie di valori accettati per l'uso dell'intelligenza artificiale nella ricerca.

 

2 USO DELL'AI NELLA RICERCA AGRICOLA E AMBIENTALE

Il tasso di adozione della ricerca sull'IA nelle pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria è aumentato bruscamente dal 2018 (Figura  1A ). A partire dal 2023, oltre 100.000 manoscritti che coinvolgono l'IA vengono pubblicati ogni anno nei vasti campi della scienza e dell'ingegneria, con oltre 20.000 dai campi agricolo e ambientale in base alla Web of Science Core Collection di Clarivate (Figura  1A,B ; Clarivate, 2024 ). Prima del 2018, le pubblicazioni che coinvolgono l'IA erano 3-5 volte inferiori ai numeri attuali. Dal 2003 al 2017, l'aumento medio del tasso di adozione annuale dell'IA è stato di 260 articoli all'anno, mentre dal 2018 al 2023, il tasso è cambiato di un ordine di grandezza a 2800 articoli all'anno nelle scienze agricole e ambientali (Figura  1B ). Tendenze simili si sono verificate nelle sottodiscipline di agronomia, scienze delle colture, scienze del suolo, scienze ambientali, ingegneria agricola e ingegneria dei sistemi biologici (Figura  1C ). È interessante notare che il tasso di adozione è sembrato rallentare nelle scienze e nell'ingegneria nel corso del 2023 (Figura  1A–C ). Sebbene il rallentamento sia stato inaspettato, la tempistica coincide con l'introduzione degli LLM al grande pubblico e alla comunità di ricerca. Il repentino cambiamento del tasso potrebbe essersi verificato quando i ricercatori hanno rivolto la loro attenzione all'apprendimento di nuovi modi per integrare gli LLM nella loro ricerca. Se fosse vero, allora ci aspettiamo che i tassi di adozione tornino o aumentino oltre i tassi osservati immediatamente prima del 2023.

 

 FIGURA 1

 

Prevalenza dell'uso dell'intelligenza artificiale (IA) nelle pubblicazioni in tutte le discipline. Numero di pubblicazioni annuali che utilizzano l'IA o l'apprendimento automatico in Web of Science (WOS; Clarivate, 2024 ). Termini di ricerca inseriti il ​​27 marzo 2024, all'interno della WOS Core Collection, incluse tutte le edizioni, tutti i campi di ricerca e il filtro per includere solo articoli, articoli di revisione, articoli di accesso anticipato e documenti di atti. Termini di ricerca per l'uso dell'IA o dell'apprendimento automatico inclusi ("intelligenza artificiale" O IA O "apprendimento automatico"). Questi termini sono stati quindi filtrati per documenti di varie discipline includendo l'operatore booleano AND. (A) Termini di filtraggio disciplinari per scienza e ingegneria inclusi (scienza O ingegneria). (B) Termini di filtraggio disciplinari per agricoltura e scienze ambientali inclusi (agricoltura O agronomia O agronomico O raccolto O suolo O ambientale O "ingegneria agricola" O "ingegneria biologica" O biosistemi); per agricoltura incluso (agricoltura); per scienze ambientali incluso (ambientale). (C) Termini di filtraggio disciplinari per Agronomia inclusi (agronomia O agronomico); per Scienze delle colture incluso (coltura); per Scienze del suolo incluso (suolo); per Ingegneria agraria incluso (agricoltura E ingegneria); per Ingegneria dei biosistemi incluso (ingegneria) E (biologico O biosistema). La linea rossa verticale segna l'anno in cui il tasso di pubblicazione annuale mediante intelligenza artificiale o apprendimento automatico è cambiato per più discipline all'interno dell'agricoltura e delle scienze ambientali.