Kann künstliche Intelligenz vorhersagen, wer den Nobelpreis gewinnt?

Können generative KI-Modelle wie ChatGPT erfolgreich vorhersagen, wer den Nobelpreis gewinnen könnte?

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Kann künstliche Intelligenz vorhersagen, wer den Nobelpreis gewinnt?

ChatGPT kann mittlerweile in viele Anwendungen integriert werden. Neben Unternehmen, die für Suchmaschinen und Browser auf generative KI zurückgreifen, hat auch Santo Fortunato von der Indiana University ChatGPT gefragt, wer den Nobelpreis gewinnen könnte.

KANN DIE NAMEN DER NOBELPREISTRÄGER NICHT VORHERSAGEN

Fortunato stellte seine Fragen an ChatGPT, bevor die Nobelpreise bekannt gegeben wurden, erhielt jedoch insbesondere in Bezug auf den Nobelpreis nicht die gewünschten Antworten.

Auf die Frage an ChatGPT, wer die Preise erhalten würde, erhielt Fortunato die Antwort: „Ich kann die Zukunft nicht vorhersagen, einschließlich der Nobelpreisträger für 2023 oder andere Jahre.“

Der Forscher versuchte, die Fragen auf unterschiedliche Weise zu stellen, und bat die KI, drei große Entdeckungen in den Bereichen Chemie, Physik und Physiologie oder Medizin zu identifizieren – die drei Kategorien der wissenschaftlichen Nobelpreise –, um die Identität lebender Wissenschaftler zu bestimmen, die noch keinen Nobelpreis erhalten haben. Auch seine Studenten stellten eine ähnliche Anfrage und testeten den KI-Chatbot Claude von Google.

Obwohl beide Chatbots erfolgreich wichtige Entdeckungen auswählten, von der Entwicklung des Genom-Editierungswerkzeugs CRISPR bis zur Entdeckung des 2D-Materials Graphen, wiesen ihre Antworten viele Mängel auf. In einigen Fällen identifizierten sie Entdeckungen, für die die Wissenschaftler bereits den Nobelpreis erhalten hatten. Und das war nicht das einzige Problem. Fortunato sagt: „Obwohl ich nach lebenden Wissenschaftlern gefragt habe, nannte er Beispiele von Personen, die bereits verstorben sind.“

FÜR EINE NOBELPREIS-VORHERSAGENDE KI IST BESONDERER AUFWAND ERFORDERLICH

Obwohl große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Claude in ihrer jetzigen Form keine Nobelpreis-Vorhersager sind, weist James Evans, Sozialwissenschaftler an der University of Chicago in Illinois, darauf hin, dass sie das Potenzial haben, leistungsstarke Vorhersagewerkzeuge zu werden. Er fügt jedoch hinzu, dass es etwas Arbeit erfordern wird, sie zweckmäßig zu machen. Um eine KI zu entwickeln, die Nobelpreise vorhersagt, müssen bestehende LLMs modifiziert und mit geeigneten Daten trainiert werden. „Wir werden mehr tun müssen, als nur das Sprachmodell eines anderen zu nehmen und es für diese Aufgabe zu erzwingen.“

Letzte Woche veröffentlichte das globale Analyseunternehmen Clarivate seine jährliche Liste der sogenannten „Citation Laureates“, die in den letzten zwei Jahren mehr als 70 Nobelpreisträger erfolgreich vorhergesagt haben.

Diese Vorhersagen basierten weitgehend auf der Analyse von Zitaten.

Die Liste hebt Forscher hervor, die Artikel veröffentlicht haben, die mindestens 2.000 Mal zitiert wurden. Die Analyse von Clarivate berücksichtigt zudem, ob die Autoren dieser hochzitierten Artikel bahnbrechende Entdeckungen gemacht und bedeutende Preise gewonnen haben. Die in diesem Jahr auf der Liste aufgeführten Forscher haben große Beiträge in Bereichen wie Krebsimmuntherapie, synthetische Biologie und Materialwissenschaft geleistet.

Clarivate hatte seine Forschung begonnen, um Vorhersagen für den Nobelpreis zu treffen.

Die künstliche Intelligenz muss für solche Vorhersagen noch stärker trainiert werden. Der Physiker Rasmus Bjork von der Technischen Universität Dänemark, der sagt, dass Zitate in wissenschaftlichen Arbeiten nicht ausreichen, um „denjenigen vorherzusagen, der den Nobelpreis erhält“, erklärt, dass Forscher bahnbrechende Arbeiten produzieren müssen, die ein Feld voranbringen oder einen gesellschaftlichen Einfluss haben, um einen Nobelpreis zu erhalten: „Etwas muss das gewisse Etwas haben. Natürlich kann es schwierig sein, dieses Besondere zu quantifizieren.“

Es gibt auch Schwierigkeiten bei der Entwicklung einer KI, die die Wissenschaftler vorhersagt, die den Preis erhalten werden. Dieses Sprachmodell könnte durch seinen Entwickler oder durch die Datensätze, mit denen es trainiert wurde, „voreingenommen“ sein, was letztendlich dazu führen kann, dass Fehler fortgesetzt werden.

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Nachrichtenquelle: 12punto