CompañíaCrédito de la imagen: Slaven Vlasic/Getty para The New York Times, Benjamin Guerret/Bloomberg vía Getty
Si investigas y no lo publicas, ¿es ciencia? Ésta es la cuestión central del debate sobre X entre Elon Musk y el científico informático pionero Yann LeCun. En los últimos días, la conversación ha desembocado en una pelea sobre la definición de ciencia, atrayendo a miles de comentaristas, incluidos investigadores de todo tipo, que ofrecen sus opiniones.
La discusión comenzó el 27 de mayo después de que Musk Publicado en X, tuiteó anteriormente: “Únase a xAI si cree en nuestra misión de comprender el universo, que requiere la máxima precisión en la búsqueda de la verdad, independientemente de su popularidad o corrección política”. (Musk fundó xAI para construir inteligencia artificial capaz de utilizar tecnologías que mejoren la mente. Su primer producto se llamó Grok).
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LeCun, científico jefe del gigante tecnológico Meta y conocido por su trabajo fundamental en aprendizaje profundo y redes neuronales, criticó la publicación de Musk, diciendo que “afirma querer 'la búsqueda más estricta de la verdad' pero difunde locas teorías de conspiración entre la gente”. Su propia plataforma social”. El ella Se intensificó rápidamente, y Musk pregunta qué ha hecho LeCun en ciencia durante los últimos cinco años. “Se han publicado más de 80 artículos técnicos desde enero de 2022”, respondió LeCun, quien también ocupa un puesto académico en inteligencia artificial en la Universidad de Nueva York en la ciudad de Nueva York.
Entonces LeCun publicó “Si investigas y no publicas, no es ciencia”. Dijo que la investigación es “ciencia” sólo cuando se recopila como un conjunto de conocimientos, se prueba su validez y replicabilidad y luego se publica. “Las maravillas tecnológicas no surgen de la nada, sino que se basan en años (a veces décadas) de investigación científica. Él dijo. Sin compartir esta información científica, “el progreso tecnológico se ralentizará”.
La definición de ciencia de LeCun provocó reacciones violentas. Algunos lo criticaron por no mencionar esto. La ciencia es a menudo considerada un método. Otro emprendedor tecnológico es Palmer Luckey, quien desarrolló el casco de realidad virtual Oculus. convicto La idea de que “las personas que no publican sus investigaciones para su revisión por pares morirán amargadas y olvidadas”. Aún Otros Sostuvo que los experimentos científicos realizados en empresas a menudo siguen siendo privados, e incluso fuera del sector privado, el 40% de los datos publicados por científicos académicos y gubernamentales no se publican, según Algunas estimaciones.
“LeCun todavía no entiende la esencia de cómo funciona la ciencia. Decir que 'la ciencia sólo es ciencia si se publica' mantiene viva la idea de que la ciencia es un medio de comprensión que la gente puede utilizar en su vida diaria”, dice Peter Coveney, un informático. Científico del University College de Londres.
La importancia de la retroalimentación
lecun Se aclaró más tarde Al definirlo publicó: “La ciencia avanza mediante la colisión de ideas, la verificación, el análisis, la reproducción y las mejoras. Si no publica su investigación *de alguna manera*, es probable que su investigación no tenga impacto.
También insinuó en sus publicaciones que es necesaria una mayor apertura en la investigación de la IA, en particular el código fuente subyacente de las redes. Coveney y la filósofa de la ciencia Janet Stemwedel están particularmente de acuerdo con Lacon en este punto. En medio de las críticas Que los algoritmos de inteligencia artificial como ChatGPT, Sora y Alfa Fold3 Se desarrolla y publica sin publicar su código.
“El gran problema es que es necesario someter sus afirmaciones de conocimiento a un escrutinio riguroso, y es necesario responder a la retroalimentación que surge de ello”, dice Stemwedel, que trabaja en la Universidad Estatal de San José en California. Añadió que los filósofos de la ciencia ahora ven la capacidad de respuesta a la retroalimentación como una piedra angular de las definiciones modernas de la ciencia, junto con principios como la utilidad de la ciencia para hacer predicciones y proporcionar explicaciones.
Coveney destacó el desarrollo de herramientas generales de inteligencia artificial destinadas a interpretar y producir datos Habilidades de pensamiento avanzadas.. “En esencia, hay un gran modelo de lenguaje como ChatGPT, pero implementan lo que se llama modelos básicos para resolver problemas”. Dice que es cuestionable cuán científicos son sus métodos, incluso cuando los científicos pueden examinar sus procesos.
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Por ejemplo, xAI está haciendo que el desarrollo de la IA sea de código abierto. “Musk sostiene que podemos proporcionar explicaciones científicas utilizando IA explicable, como la IA de vanguardia, reemplazando así las formas tradicionales de hacer ciencia”, dice Coveney. “El problema es que una máquina que digiere literatura científica y luego crea inferencias estadísticas no le da comprensión. No es una forma objetiva y racional de crear teorías científicas.
Definición discutida
Definir ciencia siempre será controvertido, afirma Stemwedel, que ha estudiado cómo los científicos utilizan Twitter y X. Antes de Musk, Twitter tenía un papel útil en los debates generales sobre ciencia, ya que la gente demostró que la ciencia podía responder a los comentarios. “Las primeras discusiones han demostrado que la objetividad no es una propiedad de los científicos individuales, sino más bien una propiedad de los esfuerzos colectivos de la comunidad constructora de conocimiento. En la era almizcleraTemo que las cosas se hayan vuelto menos sensibles a la razón.
En medio de los debates, Coveney dice que es importante preservar las ideas básicas de la ciencia que surgen de la Ilustración.
“El elemento clave es que si no puedes tener una discusión objetiva, no estás haciendo ciencia, porque sólo estás expresando tus opiniones”, dice. La ironía, añade Coveney, es que esto es exactamente lo que estaba sucediendo en X.