На тлі скорочення державного фінансування науки у США та глобального захоплення ШІ як «універсальним прискорювачем відкриттів» автори наголошують: наука — це не ринок, і на неї не діють ті самі правила, що й на бізнес. Її особливості — вразливість до технологічних шоків, складність оцінки прогресу та крихка культура розуміння, яку штучний інтелект може зруйнувати.

Парадокс: чому наука виробляє більше, але прогресує повільніше

З 1900 по 2015 рік кількість наукових публікацій зросла у 500 разів, але швидкість фундаментальних відкриттів залишилася сталою — або й сповільнилася.

Дослідження Парка та інших показали: частка «дизруптивних» робіт (які радикально змінюють напрям науки) постійно зменшується. А популярні метрики ефективності — кількість публікацій, цитувань, грантів — погано корелюють із реальним прогресом.

Як зауважують автори, наукове відкриття — це не просто нова формула чи модель, а прорив у розумінні. Приклад: до відкриття тектоніки плит геологи не могли навіть сформулювати правильні питання.

ШІ пришвидшує виробництво, але гальмує прориви

Якщо головною проблемою є перенасичення інформаційного простору, то ШІ тільки поглиблює її. Генеративні моделі спрощують написання наукових текстів, коду, аналізу даних — але це збільшує «шум», що ускладнює виявлення справді важливих робіт. У результаті нові ідеї частіше залишаються поза увагою.

Механізм тут простий: у кожного вченого обмежена увага. І чим більше статей публікується, тим сильніше наукова спільнота фокусується на вже відомих авторитетах. Як наслідок: канонізація знань, а не революції.

Погане програмування = погана наука

Більшість застосувань ШІ у науці вимагають програмування. Але науковці — слабкі програмісти, а культура перевірки коду майже відсутня. У топових журналах типу Science більшість авторів навіть не надають код чи дані. Сотні помилок через Excel, тисячі через некоректне використання ML-моделей — і це лише вершина айсберга.

Вже зараз понад 600 наукових статей у 30 галузях містять грубі помилки через ШІ. І вони продовжують цитуватися та впливати на практику, попри недостовірність.

ШІ як нове «геоцентричне мислення»

У XVII столітті геоцентрична модель була дуже точною — але неправильною. Її точність забезпечувалася «епіциклами», які лише маскували глибинну помилку. Аналогічно, ШІ-моделі дають точні передбачення, але не пояснюють сутність явищ.

ШІ-моделі, що точно прогнозують траєкторії планет, не можуть вивести закон всесвітнього тяжіння. У галузях, де потрібно не лише передбачення, а розуміння (наприклад, фундаментальна фізика чи математика), це веде до інтелектуального застою.

Людське розуміння — не побічний продукт, а мета

Як писав лауреат медалі Філдса Вільям Терстон, розв’язання задач — це лише шлях до розуміння, а не самоціль. Але саме розуміння — найцінніший результат науки. Якщо ШІ почне «переходити напряму» від задачі до відповіді, не забезпечуючи цього розуміння, зникає стимул для навчання, синтезу, формування нових парадигм.

Приклад із математики: після проривів Терстона в теорії фоліацій багато вчених залишили цю галузь, бо все складне вже було доведено, а зрозуміти доведене було надто важко. Таким чином, відсутність глибокого розуміння вбила ціле поле, навіть якщо «відповіді» вже існували.

Що робити: рекомендації авторів

Вчити науковців програмувати. Інакше вони не зможуть критично працювати з ШІ.

Переосмислити метрики прогресу: кількість публікацій ≠ прогрес.

Інвестувати в метанауку: дослідження самої науки та причин її уповільнення мають отримати фінансування.

Змінити наукові інститути: менше уваги до «кількості», більше — до теорій, синтезу, нових ідей.

AI-компаніям слід зосередитися на якості, а не піарі: інструменти для виявлення помилок, покращення розуміння — важливіші за «ШІ відкрив X».

Чому це важливо знати

Україна зараз переживає хвилю технологічної модернізації — і масове впровадження ШІ в науку та освіту здається неминучим. Але без критичного аналізу ми можемо відтворити ті самі помилки, що й Захід — гонитву за кількістю, втрату глибини й засилля помилкових моделей.

Справжній прорив — не в генерації рішень, а у формуванні розуміння, яке дає суспільству нові інструменти для переосмислення світу. Якщо ШІ стане лише «принтером статей», а не «провідником у нове мислення», ми втратимо шанс на справжнє оновлення науки — і країна, що бореться за майбутнє, не може собі цього дозволити.