3.03 Građanska znanost potpomognuta umjetnom inteligencijom

Uspon digitalne građanske znanosti

Građanska znanost, suradnički istraživački pristup koji uključuje javnost, doživjela je revoluciju zahvaljujući digitalnoj tehnologiji. Pojava pametnih telefona i internetskih platformi demokratizirala je prikupljanje znanstvenih podataka, omogućujući svakome s internetskom vezom da doprinese istraživačkim projektima. Sada je u tijeku nova evolucija: integracija umjetne inteligencije, što dovodi do „građanske znanosti potpomognute umjetnom inteligencijom“. Ta sinergija kombinira ogroman opseg javnog sudjelovanja s moćnom analitičkom snagom umjetne inteligencije, ubrzavajući našu sposobnost razumijevanja i rješavanja složenih ekoloških problema.

Umjetna inteligencija poboljšava građansku znanost na nekoliko ključnih načina. Prvo, dramatično poboljšava učinkovitost analize podataka. Na primjer, algoritmi za klasifikaciju slika potpomognuti umjetnom inteligencijom mogu automatski identificirati vrste s fotografija koje su poslali volonteri, zadatak koji bi inače zahtijevao nebrojene sate ljudskih stručnjaka. Drugo, umjetna inteligencija može poboljšati kvalitetu i pouzdanost prikupljenih podataka. Algoritmi se mogu dizajnirati za provjeru podnesaka, označavanje potencijalnih pogrešaka ili anomalija i osiguravanje dosljednosti podataka u velikim projektima. Konačno, umjetna inteligencija se može koristiti za stvaranje zanimljivijih i učinkovitijih iskustava za same volontere. Može koristiti algoritam dubokog učenja za procjenu razine vještine svakog volontera i stvaranje personaliziranog puta obuke, što se pokazalo da značajno poboljšava i točnost klasifikacije i zadržavanje volontera.

Prikaz platformi: Alati za istraživanje koje pokreću ljudi

Nekoliko platformi primjer je snage građanske znanosti poboljšane umjetnom inteligencijom. Zooniverse je najveće svjetsko središte za istraživanje koje pokreću ljudi, podupiraući projekte koji obuhvaćaju discipline od astronomije do praćenja bioraznolikosti i transkripcije povijesnih dokumenata. Filozofija platforme je koristiti umjetnu inteligenciju ne da zamijeni ljudsku inteligenciju, već da je nadopuni, često koristeći klasifikacije volontera za treniranje modela strojnog učenja koji zatim mogu obavljati rutinske zadatke, oslobađajući ljudske volontere za složenije ili dvosmislene slučajeve.

iNaturalist djeluje kao globalna društvena mreža za promatrače bioraznolikosti. Njegova ključna značajka je računalni vid potpomognut umjetnom inteligencijom koji predlaže identifikacije vrsta s fotografija koje su prenijeli korisnici. Ovaj model umjetne inteligencije obučen je na ogromnom skupu podataka opažanja na samoj platformi, koji je provjerila zajednica. Kada korisnik prenese fotografiju, umjetna inteligencija pruža popis vjerojatnih vrsta, raspoređenih prema vizualnoj sličnosti i geolokaciji korisnika. Korisnik može prihvatiti prijedlog ili napraviti vlastitu identifikaciju, koja je zatim podložna provjeri od strane šire zajednice stručnjaka i entuzijasta. To stvara pozitivnu povratnu spregu: angažman zajednice generira podatke potrebne za treniranje točnijeg modela umjetne inteligencije, a taj model, zauzvrat, olakšava i čini nagrađujućim angažman novih korisnika, čime se generira više podataka.

Ova dinamika ilustrira snažnu socio-tehničku povratnu spregu. Kolektivna inteligencija (KI) zajednice gradi skup podataka koji trenira umjetnu inteligenciju (AI). Umjetna inteligencija zatim pruža tehnološku potporu koja podržava i proširuje kolektivnu inteligenciju zajednice. Ovaj sustav koji se sam poboljšava nudi skalabilan i učinkovit model za praćenje okoliša vođen zajednicom. Za projekt temeljen na zajednici, ovaj je model izravno primjenjiv. Primjerice, mogla bi se razviti prilagođena mobilna aplikacija gdje članovi zajednice uz rijeku fotografiraju i bilježe opažanja ključnih indikatorskih vrsta – biljaka ili životinja čija prisutnost ili odsutnost signalizira promjene u zdravlju ekosustava. Umjetna inteligencija, obučena na slikama koje su provjerili lokalni biolozi i nositelji znanja, mogla bi pružiti početne prijedloge identifikacije, osnažujući lokalne stanovnike da postanu aktivni čuvari i sakupljači podataka za vlastite ekosustave.

Sljedeća tablica nudi usporedni pregled ključnih platformi, pomažući polaznicima da prepoznaju potencijalne alate za vlastite ekološke projekte temeljene na zajednici.

Tablica 1. Alati građanske znanosti potpomognuti umjetnom inteligencijom.