Inteligența artificială devine, încet dar sigur, un partener indispensabil în universitatea și cercetare, transformând modul în care oamenii de știință și experții interacționează cu datele și ideile. În ultimii ani, AI nu mai reprezintă doar un instrument experimental, ci a devenit o extensie firească a trusei de lucru, suspectată de unii chiar că ar putea înlocui cercetătorii dacă sunt folosiți mai bine decât alții. Recent, un studiu aprofundat a arătat însă că această utilizare pe scară largă nu are doar efecte pozitive, ci și implicații mai complicate pentru modul în care evoluează și se structurează știința la nivel colectiv.

### Impactul AI asupra performanței individuale în cercetare

Cercetătorii care adoptă tehnologiile bazate pe inteligență artificială au observat deja avantaje palpabile. Conform studiului, aceștia publică mai mult, sunt citați mai frecvent și avansează rapid în carieră, ajungând în poziții de conducere într-un timp mai scurt. De exemplu, AI ajută la procesarea și curățarea datelor, accelerează explorarea diversei game de modele, optimizează căutările în literatură și chiar este implicat în redactarea anumitor segmente tehnice. Cu alte cuvinte, AI reduce timpul și efortul necesare pentru a obține rezultate publicabile, facilitând astfel dinamizarea procesului de cercetare.

Însă, această eficiență nu este lipsită de costuri. Utilizarea intensă a AI amplifică și diferențele existente între cercetători: cei cu acces la infrastructură, date și rețele de colaborare rămân în avantaj, consolidând un ecosistem în care avantajele devin mai mari pentru cei deja bine poziționați, în timp ce cercetătorii de la periferie pot rămâne în urmă, chiar dacă sunt la fel de buni pe fond.

### Riscul fragmentării și concentrare excesivă pe domenii populare

Deși beneficiile individuale sunt evidente, cercetarea ca sistem colectiv se confruntă cu noi provocări. Studiul indică faptul că utilizarea AI duce, paradoxal, la o reducere a diversității și a explorării teritorii mai puțin băgate în seamă. Domeniile cu baze de date vaste, cu seturi clare de benchmarking și o competiție intensă devin magnet pentru utilizarea AI, atrăgând cercetători, resurse și energie în acele direcții. Asta are un efect de gravitație – tot mai mulți sloppy au tendința să se concentreze în aceleași zone, ceea ce duce la aglomerare și la un monopol al anumitor teme, reducând curajul de a explora zone periferice sau riscante.

Mai mult, studiul arată o tendință de “scindare” a literaturii de specialitate, cu mai puține legături între lucrări și o fragmentare a cunoștințelor. În acest mediu, cercetarea devine mai rapidă, dar mai rigidă și mai segmentată, periclitând diversitatea de abordări și capacitatea comunității științifice de a inova pe termen lung.

### Cum evităm capcana unei cercetări “de turmă” alimentată de AI

Pentru cercetătorii și echipele care doresc să folosească AI fără a se lăsa prinși în capcana prea multor informații și concentrarea excesivă, există câteva strategii esențiale. În primul rând, trebuie să integreze conștient explorarea și să nu se limiteze doar la cele mai folosite domenii sau subiecte populare. În loc să apeleze automat la AI pentru cele mai evidente rezultate, pot cere sistemelor alternative și contraexemple, pentru a diversifica perspectivele și a favoriza inovarea.

De asemenea, este recomandabil ca proiectele echipelor sau ale cercetătorilor să includă și zone mai puțin explorate. În loc să se oprească doar pe tema care aduce cele mai multe citări, se poate investi în crearea sau analizarea unor seturi de date noi, în formularea unor întrebări radical diferite sau în dezvoltarea unor metode inovatoare care să deschidă noi direcții de cercetare. Asta nu doar că menține echilibrul între viteza și diversitatea științei, ci poate chiar să stimuleze apariția unor culmi de cunoaștere neexplorate încă.

Pentru coordonatori, provocarea constă în menținerea unui echilibru între investiția în domenii ce pot aduce rezultate rapide și sprijinirea cercetătorilor care vor să experimenteze și să depășească limitele curente. Astfel, AI devine un aliat în explorare, nu doar un motor de viteză, deschizând calea spre o știință mai diversificată și mai robustă.

Perspectiva actuală indică faptul că, dacă va fi folosit cu responsabilitate și strategii alese cu grijă, AI poate contribui la o cercetare mai nuanțată și mai inovatoare. În viitor, rămâne de urmărit dacă comunitatea științifică va reuși să gestioneze aceste noi dinamici pentru a menține echilibrul între viteză, diversitate și explorare profundă.