"Разбор статьи про внедрение ИИ в R&D лабе (2/3) Влияние на удовлетворенность работой Ученые сообщают о значительном снижении удовлетворенности своей работой после внедрения ИИ, причем этот эффект наблюдается практически у всех, включая тех, кто получил наибольшие преимущества от ИИ. Основные причины снижения удовлетворенности: * 73% отмечают, что их навыки используются не в полной мере; * 53% считают, что их работа стала менее творческой и более рутинной; * 21% выражают обеспокоенность тем, что ИИ затрудняет определение их личного вклада в открытия; * 19% отмечают, что ИИ-инструмент сложен в использовании. Несмотря на удовольствие от повышения продуктивности, 82% ученых сообщают об общем снижении удовлетворенности. Это показывает то, что положительные эффекты от увеличения продуктивности не компенсируют негативное влияние изменений в рабочих задачах и снижение творческой составляющей работы. Ученые в нижнем квартиле по продуктивности испытывают наибольшее снижение удовлетворенности, даже если их продуктивность немного увеличилась. Это связано с тем, что продвижение по карьерной лестнице в лаборатории зависит от относительной, а не абсолютной продуктивности. Также ученые сообщают о небольшом снижении удовлетворенности своим выбором профессии. Это связано с тем, что работа с ИИ изменила их ожидания от научной деятельности, сделав ее менее творческой и более ориентированной на оценку предложений ИИ. Инструмент, с которым они работали, автоматизирует именно те задачи, которые ученые находят наиболее увлекательными - создание идей для новых материалов. Изменение взглядов на ИИ Ученые не ожидали тех эффектов, которые были задокументированы в исследовании. Это в целом соответствует тенденции, когда эксперты в своей области недооценивают возможности ИИ. После работы с ИИ ученые начинают более позитивно оценивать его потенциал для повышения продуктивности. Уровень согласия с утверждением ""ИИ сделает ученых в моей области более продуктивными"" почти удвоился. Однако опасения по поводу потери рабочих мест остались на прежнем уровне, т.е. и не увеличились, и не уменьшились. Это связано с тем, что ученые понимают, что ИИ не заменяет их полностью, но меняет характер их работы. Ученые также верят, что ИИ изменит навыки, необходимые для успеха в их области. В результате 71% ученых планируют переобучение, чтобы лучше взаимодействовать с ИИ. Заключение Долгосрочное влияние ИИ будет зависеть от того, насколько связанные с ним технологии смогут трансформировать науку и инновации. Результаты этого исследования показывают, что ИИ значительно ускоряет открытие новых материалов, что приводит к увеличению числа патентных заявок и росту инноваций в продуктах. Однако технология эффективна только в сочетании с достаточно квалифицированными учеными. Исследуя механизмы, лежащие в основе этих результатов, автор показывает, что ИИ автоматизирует большую часть задач, связанных с генерацией идей, перераспределяя усилия ученых на оценку материалов, предложенных моделью. Топовые ученые лучше определяют перспективные предложения ИИ, в то время как другие тратят значительные ресурсы на тестирование false positives, что показывает, что ИИ меняет навыки, необходимые для научных открытий. Несмотря на рост продуктивности, ученые сообщают о снижении удовлетворенности своей работой. Эти результаты вносят вклад в более широкую дискуссию о роли человеческой экспертизы и творчества в мире ИИ. Одна точка зрения, часто связанная с сообществом ИИ-исследователей, предполагает, что большие данные и глубокое обучение сделают экспертные знания устаревшими, поскольку модели автоматизируют большинство форм когнитивного труда. Другие, напротив, скептически относятся к способности ИИ выполнять экономически значимые задачи, особенно в таких областях, как научные открытия, где требуются творческие прорывы. Данная статья предлагает промежуточную точку зрения. В материаловедении ИИ может значительно ускорить изобретательство, но модель должна быть дополнена экспертами, которые могут оценивать и улучшать ее предсказания. #ai #science #article"