Czy sztuczna inteligencja zmieni badania?
W marcu 2026 roku firma Anthropic, odpowiedzialna za rozwój popularnego modelu Claude, ogłosiła realizację bezprecedensowego projektu naukowego. Korzystając ze specjalnego bota, korporacja przeprowadziła największe i najbardziej wielojęzyczne jakościowe studium w historii nauk społecznych. System zebrał szczegółowe opinie od blisko 81 tysięcy osób z 159 krajów, posługujących się 70 językami. Przedstawiciele firmy argumentują, że nowoczesne algorytmy pozwalają na prowadzenie otwartych rozmów na masową skalę. Jednakże eksperci zajmujący się metodologią naukową podchodzą do tych rewelacji z dużym dystansem. Ich zdaniem nowoczesne badania realizowane przez algorytmy generują wyłącznie surowe bazy danych, a nie rzeczywiste znaczenia.
Głębokie analizy jakościowe służą przede wszystkim do pełnego zrozumienia życiowych doświadczeń konkretnych ludzi. W przeciwieństwie do analiz ilościowych opierających się na cyfrach, ta gałaź nauki operuje na tekstach, obrazach, nagraniach audio i wideo. Ponieważ rzeczywistość społeczna bywa chaotyczna, niejednoznaczna i pełna paradoksów, kluczem do sukcesu jest elastyczność ankietera. Maszyna realizuje jedynie zaprogramowane zadania i wykonuje instrukcje z zakresu inżynierii promptów. Nie potrafi natomiast prowadzić organicznej konwersacji, która reaguje na ton głosu, mimikę czy emocjonalne zawieszenie głosu rozmówcy.
Problem braku tożsamości i zakorzenienia
Większość doświadczonych socjologów uważa własną tożsamość, życiowe doświadczenia oraz relacje z badanymi za fundament swojej pracy. Zjawisko to w metodologii naukowej nazywa się pozycjonalnością, na którą składają się m.in. płeć, rasa, przekonania oraz status życiowy. Wpływa ono bezpośrednio na to, jak człowiek filtruje informacje, jakie zadaje pytania pomocnicze oraz jak interpretuje reakcje rozmówców. Cyfrowy ankieter firmy Anthropic nie posiada własnego ciała, historii ani poglądów, przez co oferuje jedynie sztuczną perspektywę pozbawioną kontekstu. Warto dodać, że brak własnego punktu widzenia wcale nie oznacza neutralności algorytmu. Systemy te uczą się na istniejących materiałach, przez co nieświadomie powielają dominujące stereotypy i uprzedzenia swoich twórców.
Wzajemne zaufanie i poczucie wspólnoty między ludźmi drastycznie zmieniają to, jak otwarcie odpowiadamy na trudne pytania. Osoba, która doświadczyła biedy, znacznie chętniej opowie o swoich problemach finansowych drugiemu człowiekowi o podobnej przeszłości. W rezultacie masowe ankiety prowadzone przez sztuczną inteligencję stają się płaskie i mechaniczne. Uczestnicy, nie wyczuwając autentycznej intencji u swojego cyfrowego rozmówcy, podają powtarzalne i powierzchowne odpowiedzi. W takich warunkach tradycyjne, oparte na empatii badania humanistyczne przynoszą o wiele lepsze rezultaty.
Maszyny pozbawione autorefleksji oraz empatii
Kolejną barierą uniemożliwiającą maszynom pełny rozwój w tej dziedzinie jest całkowity brak refleksyjności. Rzetelne analizy wymagają od naukowca ciągłego monitorowania własnych uprzedzeń oraz publicznego dzielenia się tymi przemyśleniami z czytelnikami raportu. Algorytmy nie potrafią oceniać swoich decyzji w trakcie interakcji ani analizować, jak postrzegają je respondenci. Brak tego elementu sprawia, że końcowe wyniki naukowe stają się dla środowiska akademickiego o wiele mniej wiarygodne.
Obecnie nikt nie podważa faktu, że nowe technologie wprowadzają rewolucyjne możliwości w zakresie szybkości zbierania informacji. Dane pokazują jednak, że masowość nie powinna być mylona z rzetelną analizą humanistyczną. Dobrze przeprowadzony proces badawczy nie polega na jak najszybszym wyciągnięciu gotowych wniosków z człowieka. Jest to wejście w cudzą rzeczywistość i zbudowanie głębokiego, empatycznego połączenia poznawczego. Z tego powodu czynnik ludzki pozostaje niezastąpiony. Zatem algorytmy mogą być doskonałym wsparciem technicznym dla socjologii, ale ostateczne nadawanie sensu ludzkim doświadczeniom musi pozostać domeną człowieka.
Przeczytaj także: Ludzkie błędy a algorytmy. Kto kogo kontroluje?
Opracowanie na podstawie: techxplore.com
Last Updated on 20 maja, 2026 by Karolina Bandulet