Dati un mākslīgais intelekts zinātnei: galvenie apsvērumi

Pirmā sadaļa iepazīstina ar pamatjēdzieniem un apspriež zinātnisko datu sagatavošanas mākslīgajam intelektam priekšrocības un izaicinājumus.

Otrā sadaļa aplūko galvenos apsvērumus par datu gatavību mākslīgajam intelektam un otrādi, mākslīgā intelekta izmantošanu datu kūrēšanā. Mēs balstāmies uz datu standartiem, apspriežot tādus mākslīgajam intelektam specifiskus apsvērumus kā mašīnlasāmība un aizspriedumu mazināšana, vienlaikus izceļot ētiskos un vides apsvērumus saistībā ar datu gatavību mākslīgajam intelektam zinātnē.

Trešā sadaļa apspriež datu gatavību atvērtās zinātnes ietvaros, piedāvā divus gadījumu pētījumus, kas ilustrē, kā atvērtās zinātnes prakse var atbalstīt mākslīgā intelekta gatavību zinātniskajiem pētījumiem.

Ieteikumi

• Konverģence ar esošajiem datu ietvariem un standartiempiemēram, FAIR-R un Croissant, zinātniekiem un datu pārvaldniekiem būtu jāizmanto.
• Datu pārvaldības struktūras vajadzētu pārsniegt tehniskos standartus, lai veicinātu vienlīdzību, piekļuvi skaitļošanas resursiem un spēju veidošanu.
• Investīcijas datu infrastruktūrā un prasmju attīstībā ir priekšnoteikums efektīvai un konkurētspējīgai mākslīgā intelekta izmantošanai zinātnē.
• Atzīšana par datu pārvaldības karjeras zinātnē un stimuli šo prasmju veicināšanai ir iepriekš minēto investīciju īstenošanas stūrakmens.

Dati un mākslīgais intelekts zinātnei: galvenie apsvērumi

septembris 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

Download

Šis darbs tika veikts ar Starptautiskā attīstības pētniecības centra (IDRC) Otavā, Kanādā, piešķirtu grantu. Šeit paustais viedoklis ne vienmēr atspoguļo IDRC vai tā Valdes viedokli.