Il Quotidiano in Classe: AI

Con l’intelligenza artificiale la produzione di articoli scientifici non è solo aumentata in volume ma anche in concentrazione.C’è un numero che racconta bene questa disfunzione dell’AI applicata alla ricerca. Su 41 milioni di articoli scientifici analizzati in uno studio recente pubblicato su Nature emerge che gli scienziati che usano strumenti di intelligenza artificiale pubblicano tre volte di più, raccolgono cinque volte più citazioni e arrivano prima ai ruoli di leadership rispetto a chi lavora senza questi strumenti.Tradotto: l’IA è diventata il nuovo acceleratore della carriera accademica. Una specie di turbocompressore applicato al metodo scientifico. Più dati entrano, più risultati escono.Ma sotto questa crescita c’è un secondo fenomeno, meno rassicurante. Mentre la produzione scientifica aumenta, il campo di ciò che la scienza esplora si restringe.Uno studio dell’Università di Tsinghua fotografa bene il paradosso. L’adozione dell’intelligenza artificiale ha ridotto del 5% il numero di temi di ricerca affrontati. Ancora più significativo è un altro dato: il coinvolgimento tra ricercatori che lavorano su argomenti correlati è calato del 24%. In altre parole, la scienza corre più veloce ma su una pista sempre più stretta.Il motivo è quasi meccanico. L’intelligenza artificiale è un amplificatore. Funziona dove i dati sono abbondanti, puliti e standardizzati. È il regno dei grandi dataset, dei benchmark condivisi, dei problemi già ben mappati. In questi territori l’IA moltiplica la produttività.E qui entrano in gioco gli incentivi della carriera accademica. Se il sistema premia chi pubblica di più e chi ottiene più citazioni, i ricercatori finiscono naturalmente dove l’IA rende meglio: nel centro del sistema, dove i dati sono ricchi e la probabilità di produrre risultati è più alta