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AI的革命进步使我们成为了科学的转变时刻。AI正在加速科学发现和分析。同时，其工具和过程在科学的行为中，包括问责制，透明度，可复制性和人类的责任（1-3）。这些困难在近期生成AI的进展中尤为明显。未来的AI创新可能会减轻其中的一些或引起新的担忧和挑战。With scientific integrity and responsibility in mind, the National Academy of Sciences, the Annenberg Public Policy Center of the University of Pennsylvania, and the Annenberg Foundation Trust at Sunnylands recently convened an inter- disciplinary panel of experts with experience in academia, industry, and government to explore rising challenges posed by the use of AI in research and to chart a path forward for the scientific community.该小组包括行为和社会科学，道德，生物学，物理学，化学，数学和计算机科学领域的专家，以及高等教育，法律，治理，科学出版和交流领域的领导者。的讨论通过详细介绍AI技术的发展和现状的委员会得知；人工智能对平等，正义和研究伦理的潜在影响；新兴治理问题；以及可以从过去的实例中学到的经验教训，即科学界对具有重大社会影响的新技术介绍（4-9）。生成的AI系统是通过计算程序来构建的，这些程序是从人类的大体内学习的，这些文本，图像和分析，包括科学文献的广泛收集。系统用于执行多个操作，例如问题 - 解决，数据分析，文本和视觉内容的解释以及文本，图像和其他形式的数据的生成。响应提示和其他指令，这些系统可以为用户提供连贯的文本，引人注目的图像和分析，同时还具有生成新颖的合成和想法的能力，从而推动了自动化内容创建的预期界限。生成的人工智能自然而然地与科学家互动，执行前所未有的问题类型的问题 - 解决新颖的思想和内容对长期以来的挑战和持有的科学努力的价值观和完整性构成了挑战。这些挑战使科学家，较大的研究界和公众更加困难1）理解并结识生成的内容，评论和分析的真实性； 2）保持机器的准确归因 - 与人类 - 撰写的分析和信息； 3）确保AI在产生研究结果或文本分析中的透明度和披露； 4）启用研究和分析的复制； 5）识别和减轻AI算法和培训数据引起的偏见和不平等。
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