Details

The combination of artificial intelligence and science creates a new method for scientific research, which has achieved magnificent success, but also raises questions of how to understand the knowledge produced by this method. Hermeneutics is a method of interpreting scripture that is widely used in the humanities such as history. Based on the history of science, Thomas Kuhn suggests that science can also be understood hermeneutically. Building on Kuhn’s work, Joseph Rouse argues that there are two hermeneutics for understanding scientific knowledge, a theoretical hermeneutics and a practical hermeneutics. The knowledge generated by AI-enabled science can also be examined from the perspective of these two hermeneutics. Theoretical hermeneutics argues that scientific knowledge has not been revolutionized at the theoretical level and that AI is only another tool to improve the efficiency of scientific research. However, this approach fails to acknowledge problems of AI-enabled knowledge generation such as data as a new form of publication and AI-assisted writing, automated laboratories, the role of AI in knowledge generation, and the opaqueness, unexplainability and bias of machine learning-generated knowledge. This article suggests the need for practical hermeneutics to address the above issues and to understand the knowledge produced by new research methods in the context of scientific practice.

Сочетание искусственного интеллекта и науки создает новый метод научных исследований, достигший великолепных успехов, но также ставящий вопрос о том, как понимать знания, полученные с помощью этого метода. Герменевтика – это метод толкования священных текстов, который широко используется в гуманитарных науках, таких как история. Основываясь на истории науки, Томас Кун предполагает, что науку можно понимать и герменевтически. Основываясь на работе Куна, Джозеф Роуз утверждает, что существует две герменевтики для понимания научного знания: теоретическая герменевтика и практическая герменевтика. Знания, генерируемые наукой с помощью ИИ, также можно рассматривать с точки зрения этих двух герменевтик. Теоретическая герменевтика утверждает, что научное знание не подверглось революции на теоретическом уровне и что ИИ лишь еще один инструмент повышения эффективности научных исследований. Однако этот подход не учитывает проблемы генерации знаний с помощью ИИ, такие как данные, как новая форма публикации; написанное с помощью ИИ; автоматизированные лаборатории; роль ИИ в генерации знаний, а также непрозрачность, необъяснимость и предвзятость знания полученного с помощью машинного обучения. В данной статье говорится о необходимости практической герменевтики для решения вышеуказанных проблем и понимания знаний, получаемых с помощью новых методов исследования, в контексте научной практики.

Network	User group	Action
ILC SPbPU Local Network	All
Internet	All

Technology and Language: interdisciplinary open-access scientific journal = Технологии в инфосфере : междисциплинарный научный журнал открытого доступа / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. — Периодичность: 4 раза в год. — Выходит с 2020 г. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Электрон. журнал. — Текст: электронный

Technology and Language: interdisciplinary open-access scientific journal = Технологии в инфосфере : междисциплинарный научный журнал открытого доступа / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. Т. 5, № 1, 2024. — 1 файл (2,65 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Электрон. журнал. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j24-343.pdf>.