Oggi, con facilità, si ottengono dai sistemi AI buone informazioni e si può pensare di usarli per compiti ripetitivi, ma da questo a pensare, ad esempio, che il lavoro degli studenti, anche di dottorato, diventerà “inutile” ce ne passa proprio tanta di acqua.
Il nodo della formazione
«Effettivamente seguire un giovane ricercatore richiede tempo e disponibilità, ma il fine deve essere quello di formare una nuova generazione di astrofisici, idealmente anche migliori di noi» continua Ragazzoni. D’altronde dire che una Llm “fa meglio” di uno studente, come si sente già dire a volte, è concettualmente un errore micidiale: lo studente è lì per imparare, formarsi e, in prospettiva, migliorare la conoscenza dell’astrofisica.
Certo con l’uso dell’AI è incentivata la tentazione di “fare presto”, “produrre”, “pubblicare lavori scientifici”, parole d’ordine che sono oggi purtroppo spesso la cifra di una ricerca scientifica che rischia di perdere la bussola.
D’altra parte, l’AI potrebbe facilmente pubblicare da sé stessa, diciamo così, una quantità tale di articoli scientifici che nessun umano potrebbe mai leggere, e comunque se è vero che la conoscenza esiste solo se pubblicata è anche vero che nel mondo del metodo scientifico, gli Llm non possono essere autori, semplicemente perché non possono assumersi la responsabilità di quanto è scritto.
David Hogg, cosmologo che lavora fra l’Università di New York e il Centro Max Planck di Heidelberg, mette in luce due possibili soluzioni, entrambe sbagliate: lasciar fare tutta la ricerca agli Llm di nuova generazione, escludendo l’umano, o proibirli del tutto, situazione ovviamente impossibile. Prima di decidere come integrare gli Llm nell’astrofisica, conclude Hogg molto saggiamente, dobbiamo chiarire perché facciamo astrofisica e quali valori vogliamo preservare.
