由拉里奥哈国际大学（UNIR）主办的一系列研讨会，近日举行了第三场会议，主题聚焦于“大学研究中的人工智能”。本次研讨会旨在深入探讨人工智能如何影响科学方法、技术依赖所带来的风险，以及大学研究面临的伦理与方法论挑战。会议汇聚了多位西班牙顶尖学者和科研管理者，共同反思人工智能时代下科学研究的变革与未来方向。
专家观点：人工智能彻底改变了研究方式
巴塞罗那超级计算中心——国家超级计算中心（BSC-CNS）主任马特奥·瓦莱罗（Mateo Valero）在研讨会上指出：“人工智能彻底改变了我们进行研究的方式。”他强调，计算已成为当代科学的关键工具：“如果我们没有合适的工具，研究就会延长且成本更高。那些不为超级计算投入足够资源的国家，其研究水平将处于次等。”
瓦莱罗进一步提出，有必要为新一代研究人员配备强大的基础设施，以避免受制于国际大国。“掌握数据、超级计算和专业人才的人将主宰世界。美国已经在投入巨资以引领未来的科学，”他警告说。在此背景下，他介绍称，BSC中心已有近700人正在使用和创建特定的AI模型，以优化关键流程，如数字孪生开发或尖端微芯片设计。“我们开发AI模型以助力更优质的研究，并且我们唯一认可的研究是那些能够造福社会的。”
技术依赖与科学方法的反思
西班牙国立远程教育大学（UNED）人工智能系教授、西班牙国家教育质量评估与认证委员会（ANECA）教学与机构处处长何塞·路易斯·阿兹纳特（José Luis Aznarte）则对仓促且不加思考地采用人工智能技术提出了警示。他指出，该技术的发展速度使得人们无法严谨评估其在中长期内对大学研究的影响。
“统计模型处理的是概率分布的中心；然而，在科学领域，真正具有变革性和颠覆性的往往存在于分布的尾部，存在于那些被排除在外的多样性中，”阿兹纳特在谈到科学领域使用人工智能的风险时详细阐述道。他还指出其他风险，包括产生“科学单一种植”并陷入“客观性、理解或解释深度的幻象”。“人工智能被刻意设计成其运作方式难以理解，”他补充道。同时，他对外部不透明订阅的大规模使用所带来的大学自主权问题表示担忧：“我们正随着一项技术在没有时间思考的情况下前进，而我们需要时间来思考。我们能保证这种科学不会平庸吗？”
伦理、治理与向生产领域的转化
格拉纳达大学研究与成果转化副校长恩里克·埃雷拉-维德马（Enrique Herrera-Viedma）强调，人工智能不应取代人类判断，也不应削弱教学与研究人员的创造力：“如果我们不把人工智能视为盟友，我们将失去控制；如果我们把所有责任都交给它，后果可能会是灾难性的。”
埃雷拉-维德马主张在学术机构中实施治理、审计、透明度和算法可解释性协议。同时，他强调了更新区域基础设施的紧迫性，例如推动建立安达卢西亚超级计算和生成式人工智能中心，并为大学提供更灵活的立法，以激励技术转移、创业以及在开发这项技术时与企业界开展合作。
批判性判断与跨学科大学模式
在关于如何在不损害学习质量的前提下促进研究人员职业发展的辩论中，会议主席何塞·曼努埃尔·平加龙（José Manuel Pingarrón，2018年至2024年间大学秘书长）强调了与超级计算中心建立跨机构合作机制的必要性，以应对大学面临的资源限制。
面对避免年轻科学家丧失独立判断力的挑战，演讲者们一致认为有必要培养学术界对语言模型进行伦理且自觉的使用。作为总结，与会者还呼吁利用这一变革契机创建更具跨学科性质的学位课程和研究方向，向跨学科团队敞开学术大门。
研讨会系列背景
本次研讨会是“西班牙大学实施生成式人工智能的最佳实践”系列研讨会的第三场会议。上一场会议聚焦于“大学实施人工智能的最佳实践”，而第一场则探讨了人工智能对教学与学习的影响。此次会议的主持工作由何塞·曼努埃尔·平加龙和鲁本·冈萨雷斯（UNIR副校长）共同承担，并与拉斐尔·普约尔（UNIR主席）共同主持。出席会议的还有UNIR质量总监伊格纳西奥·耶罗和UNIR研究与成果转化副校长巴勃罗·莫雷诺，以及研讨会的各位主任和演讲嘉宾。
