Volba výzkumných pracovníků, kteří se zabývají návrhy grantových projektů, je časově náročná a většinou plná etických úskalí. Některá akademická vydavatelství již s nástroji umělé inteligence experimentují právě při výběru recenzentů vědeckých publikací. Jednoduché nástroje pro identifikaci potenciálních oponentů začaly nyní zkoušet už i grantové agentury, včetně některých ze Severní Ameriky a Evropy. Pracují na principu přiřazování klíčových slov v žádostech k publikovaným vědeckým článkům potenciálních hodnotitelů.
National Nature Science Foundation of China (NSFC) již buduje sofistikovanější systém, který bude procházet on-line databáze vědecké literatury a osobní webové stránky vědců. K získání podrobných informací o publikacích nebo výzkumných projektech využívá přirozený jazyk, který dokáže zpracovat. „Systém bude používat sémantickou analýzu textu k porovnání žádosti o grant s těmito informacemi, a identifikuje tak nejlepší možnou shodu,“ říká šéf agentury se sídlem v Pekingu, Li Jinghai.
Počet žádostí o granty stále narůstá
„NSFC se stala světovým lídrem v reformě procesu hodnocení grantových žádostí,“ říká Patrick Nédellec, ředitel oddělení mezinárodní spolupráce francouzské CNRS, největší evropské agentury pro základní výzkum. „NSFC je nucena inovovat, jelikož počet žádostí o granty neustále roste.“ Nédellec se vloni zúčastnil setkání, na kterém Li hovořil o plánech na reformování agentury. „Vzhledem k tomu, že tlak je tak vysoký, Čína nemá jinou možnost než hledat ten nejlepší způsob,“ dodává.
V posledních pěti letech se počet žádostí, které NSFC eviduje, zvyšuje zhruba o 10 % ročně. V roce 2018 organizace vyhodnotila přibližně 225 tisíc grantových žádostí – téměř šestkrát více než jich obdržela americká National Science Foundation. NSFC má problémy se zpracováním žádostí a s hledáním vhodných hodnotitelů. „Problém je v tom, že nemáme dostatek lidí. Umělá inteligence by to měla vyřešit,“ tvrdí Li.
Li zároveň doufá, že tento nástroj omezí předpojatost ve výběru recenzentů. V Číně se vědci snaží za své projekty totiž často lobbovat. „Problémem hodnocení je, že lidé často využívají svých kontaktů. Umělou inteligenci neošálíte,“ říká Li. Pilotní systém zatím funguje pouze na webových stránkách psaných čínskými znaky, ale do budoucna se plánuje, aby dokázal procházet stránky i v angličtině.
Ne všichni jsou umělé inteligenci nakloněni
Ne každý je ovšem přesvědčen, že by měla být při procesu výběru používána právě umělá inteligence. Susan Guthrie, odbornice na vědní politiku v nevládní organizaci RAND Europe v Cambridgi, poznamenává, že algoritmy používané pro výběr recenzentů mohou mít vážné nedostatky.
Kanadská vládní grantová agentura Canadian Institutes of Health Research si tuto organizaci v roce 2016 najala, aby provedla metaanalýzu studií týkajících se peer review hodnocení. Na základě studie agentura dospěla k závěru, že algoritmus někdy vybral recenzenty, kteří byli ve střetu zájmů nebo nebyli k hodnocení návrhu dostatečně kvalifikovaní.
Vědce má povzbudit kreditový systém
Čínská agentura plánuje zavést i další nástroje, které mají během příštích pěti let pomoci učinit grantový proces spravedlivější. Mezi ně patří například i kreditový systém, který odmění výzkumné pracovníky za dobré, spravedlivé a včasné posouzení. Hlavní myšlenkou kreditového systému je motivovat recenzenty k tomu, aby hodnocení brali vážně a postupovali profesionálně. V čem by měla odměna spočívat, však agentura nekomentovala.
Statistik John Ioannidis ze Stanford University v Kalifornii navíc upozorňuje, že bude velmi obtížné zhodnotit, zda recenzenti učinili správná rozhodnutí a kredit si opravdu zasloužili. „Ve vědě může trvat desetiletí, než bude myšlenka uznána za skvělou nebo naopak zbytečnou,“ říká Ioannidis.
Autor: Vědavýzkum.cz (BK)
Zdroje: Nature, National Science Reviw
