人工知能は研究室での発見を加速させているが、その社会的影響は厄介な疑問を投げかけている。研究時間の短縮が称賛される一方で、これらのツールへのアクセスや必要な訓練は依然として一部の特権に過ぎない。技術の進歩は、システムから取り残された人々を統合するための政策よりも速く進んでいる。
科学における自動化の隠れた代償 🔬
研究に応用されるAIは、かつて人間の数週間の作業を要した大量データの処理や結果の予測を数分で可能にする。しかし、この効率の飛躍には、置き換えられた技術者や科学者を再教育する計画は伴っていない。また、新たな発見（医薬品や材料など）が資源のないコミュニティに届く保証もない。デジタルデバイドは科学格差へと変貌している。
効率性を称賛する一方で、外から見つめる者たち 🤖
AIが研究員が何ヶ月もかかっていたことを数秒で解決するのを拍手喝采する一方で、その研究員に新しい機械を操作するための無料講座を提供する者はいない、というのは奇妙な話だ。次にはAIが論文を発表し、人間の研究者がトイレに行く許可を求めなければならなくなるだろう。その間、利益は仮想の雲の中に蓄積され、現実の問題は地面に残されたままである。