Forscher diskutieren, wie KI die Natur der sozialwissenschaftlichen Forschung verändern könnte

In einem am 15. Juni veröffentlichten Artikel in WissenschaftFührende Forscher der University of Waterloo, der University of Toronto, der Yale University und der University of Pennsylvania untersuchen, wie KI (insbesondere große Sprachmodelle oder LLMs) die Art ihrer Arbeit verändern könnte.

„Wir wollten in diesem Artikel untersuchen, wie sozialwissenschaftliche Forschungspraktiken angepasst oder sogar neu erfunden werden können, um die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen“, sagte Igor Grossmann, Professor für Psychologie an der Waterloo University.

Grossmann und Kollegen stellen fest, dass große Sprachmodelle, die auf riesigen Textdatenmengen trainiert werden, zunehmend in der Lage sind, menschenähnliche Reaktionen und Verhaltensweisen zu simulieren. Dies bietet neue Möglichkeiten, Theorien und Hypothesen über menschliches Verhalten in großem Umfang und schnell zu testen.

Traditionell stützen sich die Sozialwissenschaften auf eine Reihe von Methoden, darunter Fragebögen, Verhaltenstests, Beobachtungsstudien und Experimente. Ein gemeinsames Ziel sozialwissenschaftlicher Forschung ist es, eine verallgemeinerte Darstellung der Merkmale von Individuen, Gruppen, Kulturen und ihrer Dynamik zu erhalten. Mit dem Aufkommen fortschrittlicher KI-Systeme könnte sich die Landschaft der Datenerfassung in den Sozialwissenschaften verändern.

„KI-Modelle können ein breites Spektrum menschlicher Erfahrungen und Perspektiven darstellen und ihnen möglicherweise einen höheren Grad an Freiheit geben, vielfältige Antworten zu generieren als herkömmliche Methoden menschlicher Teilnehmer, was dazu beitragen kann, Bedenken hinsichtlich der Generalisierbarkeit in der Forschung zu verringern“, sagte Grossmann.

„LLMs könnten menschliche Teilnehmer bei der Datenerfassung ersetzen“, sagte UPenn-Psychologieprofessor Philip Tetlock. „Tatsächlich haben LLMs bereits ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, realistische Umfrageantworten zum Verbraucherverhalten zu generieren. Große Sprachmodelle werden in den nächsten drei Jahren die auf Menschen basierende Prognose revolutionieren. Es wird keinen Sinn ergeben, dass Menschen ohne die Unterstützung von KI probabilistische Urteile wagen.“ ernsthafte politische Debatten. Ich schätze das auf eine Wahrscheinlichkeit von 90 %. Wie die Menschen auf all das reagieren, ist natürlich eine andere Sache.“

Während die Meinungen über die Machbarkeit dieser Anwendung fortschrittlicher KI-Systeme unterschiedlich sind, könnten Studien mit simulierten Teilnehmern genutzt werden, um neue Hypothesen zu generieren, die dann in menschlichen Populationen bestätigt werden könnten.

Die Forscher warnen jedoch vor einigen möglichen Fallstricken dieses Ansatzes – einschließlich der Tatsache, dass LLMs häufig darauf trainiert werden, soziokulturelle Vorurteile auszuschließen, die für echte Menschen bestehen. Das bedeutet, dass Soziologen, die KI auf diese Weise nutzen, diese Vorurteile nicht untersuchen konnten.

Professor Dawn Parker, Mitautorin des Artikels von der University of Waterloo, weist darauf hin, dass Forscher Richtlinien für die Governance von LLMs in der Forschung festlegen müssen.

„Pragmatische Bedenken hinsichtlich Datenqualität, Fairness und gleichberechtigtem Zugang zu den leistungsstarken KI-Systemen werden erheblich sein“, sagte Parker. „Deshalb müssen wir sicherstellen, dass sozialwissenschaftliche LLMs, wie alle wissenschaftlichen Modelle, Open Source sind, was bedeutet, dass ihre Algorithmen und idealerweise ihre Daten allen zur Prüfung, Prüfung und Änderung zur Verfügung stehen. Nur durch die Aufrechterhaltung von Transparenz und Reproduzierbarkeit können wir dies gewährleisten.“ KI-gestützte sozialwissenschaftliche Forschung trägt wirklich zu unserem Verständnis der menschlichen Erfahrung bei.“