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Quantifying AI-infused Science

Projektbeschreibung

Die Auswirkungen von KI auf das wissenschaftliche Schreiben und den Wissenschaftsbetrieb

Das Aufkommen fortgeschrittener künstlicher Intelligenz (KI), die sich in natürliche Sprache ausdrücken kann, hat Debatten über ihre Rolle in der Wissenschaft ausgelöst. Obwohl in Forschungsarbeiten und wissenschaftlichen Werkzeugen zunehmend KI-generierte Inhalte zu finden sind, sind ihre Auswirkungen auf die Wissenschaft noch ungewiss. Die Bedenken konzentrieren sich auf die Fähigkeit der KI, die nuancierte Einbindung von Wissen und sozialer Dynamik zu imitieren, die der menschlichen wissenschaftlichen Arbeit innewohnt. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts scAIence besteht darin, streng zu evaluieren, wie generative KI das wissenschaftliche Schreiben sowie die Merkmale, Algorithmen und Wahrnehmungen beeinflusst, die auf wissenschaftlichem Text beruhen. Insbesondere wird ermittelt, ob KI die komplizierten beteiligten menschlichen sozialen Netzwerke nachbilden kann. Anhand der Nutzung umfangreicher Daten und kontrollierter Experimente versucht das Team von scAIence, neue quantitative Methoden und Messgrößen zu entwickeln, um die Auswirkungen von KI auf die Wissenschaft zu verstehen.

Ziel

The recent The recent public release of Artificial Intelligence (AI) that can master natural language has sparked a debate about the capabilities of AI and whether it can produce scientific content. Despite the ongoing debate, AI-generated written content has already entered the world of science: Papers co-written by AI are published, companies release models to assist scientists with producing scientific content, and a large fraction of scientists use AI-based tools to augment their writing. We will thus inevitably have AI-infused science in our future. The goal of scAIence is to quantify whether, how, and with which implications generative AI is changing how scientists write, communicate, perceive, and diffuse science, and to rigorously explore the opportunities, dangers, and implications of scientists augmenting their science with AI. The key hypothesis of scAIence is that current AI lacks the ability to combine knowledge entities (e.g. references) in the same manner as humans and is unable to replicate the social information (e.g. homophily or recency) present in human scientific output. Testing the implications of this hypothesis is crucial since the scientific enterprise relies heavily on social information present in scientific output data for a wide range of purposes, e.g. metrics definition, information retrieval, and predictions. The scAIence project will deploy a novel computational social science approach, based on a wide array of quantitative disciplines, leveraging large- scale databases of human-generated information and controlled experiments. scAIence will break new ground by (i) introducing the quantitative methods required to understand AI-infused science, (ii) redefining metrics and models to account for AI-generated content in science, and (iii) delivering quantitative scientific insights into how AI is changing the diffusion of science. Taken together, scAIence will lay the scientific foundation for the quantitative study of AI-infused science.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 999 591,00
Adresse
NORREGADE 10
1165 KOBENHAVN
Dänemark

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Region
Danmark Hovedstaden Byen København
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 999 591,00

Begünstigte (1)

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