- Автор статьи - Александр, COO в SaaS-платформе аналитики данных, активно изучает внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы.
- В статье обсуждаются проблемы использования AI в научных исследованиях, такие как слабые бенчмарки, предвзятость публикаций и систематическая ошибка выжившего.
- Автор приводит примеры исследований, которые показывают, что методы AI работают хуже, чем стандартные численные методы, и часто приводят к завышенным ожиданиям.
- Внедрение AI в научные исследования стремительно растет, но многие ученые используют его не столько для пользы науки, сколько для собственной выгоды.
- Автор призывает к скептицизму в отношении впечатляющих результатов в области AI для науки и рекомендует относиться к ним с инстинктивным скептицизмом.
79% научных публикаций об AI завышают результат
22 мая 2025
Краткий пересказ
от нейросети YandexGPT
Источник:
habr.com
Обложка: Изображение сгенерировано recraft.ai