Податоци и вештачка интелигенција за науката: Клучни размислувања

Првиот дел ги воведува основните концепти и ги дискутира предностите и предизвиците за подготвување на научните податоци за вештачка интелигенција.

Вториот дел ги испитува клучните размислувања за подготвеноста на податоците за вештачката интелигенција и, обратно, вештачката интелигенција за курирање на податоци. Се потпираме на стандардите за податоци, додека дискутираме за размислувањата специфични за вештачката интелигенција, како што се машинската читливост и ублажувањето на пристрасностите, додека ги истакнуваме етичките и еколошките размислувања околу подготвеноста на податоците за вештачката интелигенција во науката.

Третиот дел дискутира за подготвеноста на податоците во рамките на Отворената наука, претставува две студии на случај кои илустрираат како практиките на Отворената наука можат да ја поддржат подготвеноста на вештачката интелигенција за научни истражувања.

Препораки

• Конвергенција кон постоечките рамки и стандарди за податоци, на пример, FAIR-R и Croissant, треба да ги користат научниците и управителите на податоци.
• Структури за управување со податоци треба да оди подалеку од техничките стандарди за да промовира еднаквост, пристап до компјутерски ресурси и градење капацитети.
• Инвестирање во инфраструктура на податоци и развој на вештини е предуслов за ефикасна и конкурентна употреба на вештачката интелигенција во науката.
• Препознавање на кариери за управување со податоци во науката и стимулации за поттикнување на овие вештини, е камен-темелник на имплементацијата на горенаведената инвестиција.

Податоци и вештачка интелигенција за науката: Клучни размислувања

септември 2025

Дои: 10.24948 / 2025.11

превземи

Оваа работа беше спроведена со помош на грант од Меѓународниот истражувачки центар за развој (IDRC), Отава, Канада. Ставовите изразени овде не мора нужно да ги одразуваат ставовите на IDRC или на неговиот Одбор на гувернери.