人工知能（AI）は科学研究とイノベーションを一変させたが、すでに述べたように、ポランニーのパラドックスは、創造的な解決策や画期的な発見を生み出すためにAIを利用する上で、依然として大きな障害となっている。ポランニーのパラドックスによれば、明示的な知識からしか学習しないAIモデルは、人間の暗黙知や直感的な知識を欠くことになり、明らかな結果を生み出す可能性がある。したがって、ポランニーのパラドックスに対処するアプローチは、AIモデルを使って新たな発見を求める人にとって興味深いものである。
SouratiとEvansがNature Human Behaviour誌で報告したように、人間を意識したAIモデルは、創造的な解決策や発見、あるいは科学的なブレークスルーを生み出す上でより効果的なAIモデルを開発するためのアプローチを提供する。著者らが開発した人間を意識したAIモデルは、材料科学の新発見に関するAIの予測を400％向上させた。
人間を意識したAIモデルには、科学データと著者情報が与えられ、"発見候補に関わる各トピックの周辺にいる人間の科学者の分布 "を測定できるようにした。このメタ情報を利用することで、人間認識AIモデルは、"人間の群れ "を予測・回避することで、科学者の直感や暗黙知を "模倣 "することができる。言い換えれば、人間を意識したAIモデルは、構造化されたデータだけに依存する必要はない：
- 単に結果を予測するのではなく、科学者がどのように発見にアプローチするかをシミュレーションする。
- 科学的ヒューリスティックを利用して、AI主導の実験を洗練させる。
- 補完的な「異質な」仮説を生成する。従来のAIモデルは既知の研究空間の中で機能することがほとんどであったが、人間を意識したAIモデルは、一見無関係に見える分野間のつながりを特定し、科学者が発見するのに何年もかかるようなギャップを埋めるように設計されている。
- 些細な最適化よりも価値の高い実験を優先し、探索と利用のバランスをとることで、画期的な発見を確実にする。
したがって、人間を意識したAIモデルには、予測可能で明白な解決策を生み出すだけでなく、画期的な発見やより創造的な解決策につながる補完的な異質な仮説も生み出せるようにする多くの利点がある。このアプローチによってポランニーのパラドックスが解決されるわけではないが、少なくとも、人間の暗黙知が欠如しているために自明な解決策を生み出しにくい未来のAIモデルを生み出す手助けにはなるだろう。
我々の分析は、人間の専門知識を代替するのではなく、それを補完する人工知能を生み出すために、人間的・社会的要素を取り入れることの力を強調している。人間の専門知識だけでなく、科学的な経験や経験の完全な分布を考慮することで、このようなシステムは科学界に対抗するのではなく、科学界と競争するように設計することができ、人間の想像力と発見の範囲を拡大することができる。
