Christopher A. Baila, aDepartment of Sociology, Duke University
这篇由 Christopher A. Bail 撰写的视角文章探讨了生成式人工智能对社会科学研究的潜在影响。文章讨论了在社会科学方法论中使用生成式人工智能工具的机遇和局限。
潜在应用：- 调查研究：生成式人工智能可用于调查预测试、缺失数据估算，并有可能创建 "硅样本 "来补充人类受访者。- 实验研究：人工智能模型已显示出复制心理学、经济学和其他领域经典实验的能力。- 基于代理的建模：生成式人工智能可以对复杂社会环境中的人类行为进行更复杂的模拟。- 自动内容分析：人工智能工具可以扩大多种语言文本分析的规模和范围。
局限与风险： - 偏差：人工智能模型可能会复制或放大训练数据中的现有偏差。- 伦理：在研究中使用人工智能会引发新的伦理问题，特别是在知情同意和隐私方面。- 可复制性：人工智能模型训练的不透明性给科学复制带来了挑战。- 环境影响：训练大型人工智能模型需要耗费大量能源。- 研究质量：人工智能有可能产生低质量或 "垃圾 "科学。
建议 - 开发专门用于社会科学研究的开源人工智能基础设施。- 创建一个学者社区，为人工智能在社会科学中的应用确立最佳实践。- 进一步研究人工智能模型的 "社会意义 "以及它们如何模拟人类行为。
结论：作者认为，虽然生成式人工智能为推进社会科学研究方法带来了重大机遇，但它也提出了许多需要认真应对的挑战。他强调，社会科学家需要积极参与人工智能的开发，以确保这些工具的发展有利于科学研究，而不仅仅是商业利益。论文呼吁研究人员就人工智能在研究人类行为中的适当使用展开持续对话，并强调人工智能的快速发展意味着所讨论的许多研究和技术可能很快就会过时或需要重新评估。
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