Darth Biology

Какое-то время назад близкий человек показал мне одно интервью и спросил, действительно ли все так, как говорит интервьюируемый. Человек на видео говорил очень уверенно. Я смотрела и сначала даже сомневалась: может, я и правда что-то не так понимаю? Да и видео было на объективно хорошем канале. Но как только прозвучала фраза о том, что человек пьянеет от ацетальдегида, а не от этанола, я поняла, что нет, на видео точно творится какая-то дичь. Интервью я принесла в чат широко известного в узких кругах Telegram-канала с критикой научпопа. А буквально неделю назад уже другой ресурс выпустил видео с разбором некоторых высказываний доктора. Видео и их нарезки с доктором довольно быстро распространяются на ютубе, поэтому думаю, что это видео с разбором ошибок крайне полезно

В продолжение темы ИИ: сегодня была на семинаре и заметила, что на некоторых слайдах докладчика было указание на ChatGPT. На слайдах были схема и характерный такой для LLM текст с буллетами

На днях вышло исследование, которое было обречено на популярность в СМИ: анализ в трех разных больших когортах (5 млн пар в Тайване, более 570 тыс. пар в Дании и более 707 тыс. пар в Швеции) показал, что люди с психическим заболеванием чаще заводят семью с людьми, у которых то же состояние, чем с людьми без этого психического состояния. В исследовании оценивали наличие анорексии, тревожности, расстройства, связанного с употреблениес ПАВ, обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР), биполярного расстройства, большого депрессивного расстройства, синдрома дефицита внимания и гиперактивности, расстройства аутистического спектра и шизофрении. Команда исследователей обнаружила, что если у одного из партнёров было диагностировано одно из этих девяти состояний, у другого партнёра чаще диагностировали то же самое или иное психическое расстройство. Отличия среди пар из разных стран тоже встречались: так, в Тайване супружеские пары чаще «разделяли» ОКР, чем в Швеции и Дании. В исследовании напрямую не изучали причины этого феномена, однако, по заявлению автора Chun Chieh Fan, тому может быть 3 объяснения: 1) влечение к тому, кто на тебя похож; 2) общая среда; 3) социальная стигма, сужающая выбор. Несмотря на то, что у исследования есть определенные ограничения (например, врачи могут чаще ставить одинаковые диагнозы супругам), оно свидетельствует о наличии определенных тенденций при выборе партнёра. А я, читая это исследование, вспомнила о другом исследовании из 2023 года. В нём партнёры разделяли не только общие психические расстройства вроде депрессии, но и такие черты, как: -политические взгляды -религиозность -уровень образования -курение/некурение -показатель IQ (неидеальный показатель, но что поделать) -количество потребляемого алкоголя -начало курения -количество выкуриваемых сигарет (smoking quantity) -рост -открытость (что бы это ни значило) -соотношение талии и бёдер -индекс массы тела -добросовестность (conscientiousness, тоже что бы это ни значило) [edited] -диабет -экстраверсия -покладистность/доброжелательность (agreeableness) -хронотип (жаворонок человек или сова) При этом психологические (психиатрические/личностные) и антропометрические (масса, рост) черты коррелировали положительно, но в меньшей степени по сравнению с политическими и религиозными взглядами и уровнем образования. Кажется, будто бы это интуитивно и так понятно, но всегда полезно получить подтверждение. В общем, похоже, что если противоположности и притягиваются, то далеко не всегда. Есть подозрение, что если пара с разными хронотипами, взглядами на политику и религию сойдётся, то ей явно придётся прилагать больше усилий для поддержания отношений. У меня вот идеальный режим – засыпать в 5 утра и просыпаться в полдень, но на работе, к сожалению, требуется быть к 9, поэтому у нас с этим режимом работы слегка абьюзивные отношения. Зато все остальные факторы на работе мне отлично подходят.

Соцсети давно догадывались, что я работаю в науке, но в последние недели меня буквально завалило рекламой различных ИИ-сервисов для ученых. Вот ИИ для поиска, для написания статей, для перевода. Всего делов — оплатить подписку. ИИ действительно облегчает работу с текстами, несмотря на все возможные проблемы вроде галлюцинаций, когда языковая модель начинает описывать несуществующие результаты. Как результат мы видим признаки использования ИИ в научных статьях всё чаще. Подобные оценки довольно условны, так как в основном опираются на частоту использования определённых слов, а также особенностей пунктуации, ведь и реальный человек может так писать. И всё же есть слова-маркеры, которые стали гораздо чаще встречаться в статьях, одно из них — delve (вникнуть, погрузиться). В работах по наукам о жизни/медицине, индексируемых в PubMed, слово delve в 2020 году употреблялось 349 раз, а в 2023 году, когда доступ к ChatGPT получила широкая общественность, количество увеличилось до 2847. К марту 2024 года частота употребления слова уже достигла 2630. Аналогичные тренды наблюдаются и для других слов, например commendable (достойный похвалы) или meticulous (тщательный, скрупулёзный). Не только биологи и медики пользуются ИИ для написания статей: недавняя работа выявила признаки использования больших языковых моделей в 22.5% предложений в статьях по компьютерным наукам, 18% предложений в статьях по электротехнике (electrical engineering) и системологии на arXiv, 12.9% предложений в статьях по статистике на arXiv. Примерно каждое десятое предложение в статьях по физике на arXiv также содержало признаки использования ИИ. Неудивительно также, что ИИ чаще пользовались авторы, не владеющие английским языком на уровне носителя — таковы результаты исследования статей в 86 журналах по анестезиологии и интенсивной терапии. Этично ли вообще использование ИИ при написании статей? Журналы с фактом использования смирились, но требуют отмечать, как именно помогала ИИ. Не все эту помощь обозначают, вероятно, полагая, что таким образом распишутся в незнании английского. Однако поймать за руку каждого отдельного автора, не отметившего использование ИИ, довольно сложно. По идее, этим могут заниматься рецензенты, но на практике я сталкивалась с отзывами рецензентов, которые явно были написаны с помощью ChatGPT. Согласно опросу, исследователи, похоже, не считают использование ИИ чем-то зазорным, если речь идёт о работе с текстом или набрасывании идей (но большинство считает, что работу с текстом, особенно по части переводов, необходимо раскрывать). В то же время к генерации картинок относятся плохо, что неудивительно, ведь картинка по сути и есть наглядный результат работы. Вся статья довольно интересная, но мне кажется, что у этой работы есть недостаток: вопросы об использовании ИИ заданы непосредственно про респондента. Мне кажется, было бы любопытно задать вопрос «знаете ли Вы кого-то, кто использовал ИИ для написания статьи, а затем не раскрывал этой информации», а затем сравнить ответы. Но ведь ИИ может не только помогать с текстами, но и с чем-то другим? Например, в статье, вышедшей на днях, ИИ помогал вычислять журналы, нарушающие стандарты публикации (сам сервис доступен онлайн). Среди анализируемых признаков — короткие сроки публикации, высокий уровень самоцитирования, прозрачность процессов. Однако и тут не обошлось без ошибок: 345 из 1437 журналов (24%), которые ИИ пометил как сомнительные, на самом деле таковыми не являлись. Более того, инструмент не смог выявить 1782 сомнительных журнала (доля ложноотрицательных результатов — 62%). При наличии ресурсов и применении определенных подходов показатель может быть снижен до 4%. В общем, на данный момент ИИ-сервисы не могут быть полностью автономны и явно требуют постоянных перепроверок. Могу сказать, что в ряде случаев работа с ChatGPT действительно очень облегчает жизнь, но часто я предпочитаю сделать всю работу самостоятельно, чем потом перепроверять: так я точно буду уверена. А вы как думаете? Этично ли использовать ИИ при написании научных статей? Перепроверяете ли вы ответы ИИ?

В последние месяцы ситуация с политикой в отношении науки в США становится всё более горячей темой. Студенты в лабораториях СНГ и Европы тоже начинают переживать, так как опасаются повышения конкуренции из-за наплыва новых кандидатов, которые раньше подались бы в США. В связи с этим я решила пообщаться с человеком, который работает в биотех-компании в США. Важные дисклеймеры: 1) ситуация каждый день меняется (по оценке собеседника, пока скорее в худшую сторону); 2) комментарий дан в качестве частного лица, а не в качестве представителя компании, на условиях анонимности.

Там продолжение 🥲 https://covid.gov

Посмотрела на днях видео от SciOne про нашумевшую историю о подделке данных исследований по болезни Альцгеймера. История с фальсификацией данных не нова и является предметом изучения ряда исследователей. Вот, например, в этом метаанализе Daniele Fanelli пишет, что примерно 2% ученых признались в том, что фабриковали, фальсифицировали или изменяли результаты хотя бы раз. Казалось бы, неприятно, но не так уж и много. Во-первых, с учетом безумного количества публикаций — много. Во-вторых, мы все себя любим, поэтому про себя не признаемся. Но на этот счет в том же исследовании проводится другой расчет — о том, что манипуляциями с данными занимались коллеги, сообщили уже 14.12% опрошенных. Понятно, что оценки эти очень консервативные, потому что у таких исследований есть очень большое ограничение — все боятся потерять работу, степень, репутацию. Но вещь такая существует. Почему же ученые фальсифицируют данные? Тут много факторов, но если их все уложить в одну категорию, то это будет «ученые просто люди». Огромную роль играют деньги, а в мире, где опубликовать отрицательные результаты все ещё довольно сложно (и страшно), да и грант тебе не для этого могли дать, соблазн публиковать только «молекула А точно-точно эффективна» крайне велик. Ещё один фактор, как ни странно, выгорание. Сидишь ты такой неделями над одним и тем же, ничего у тебя не выходит, а отчет горит. Или ты вдруг начинаешь видеть сигнал на микрофотографиях там, где на деле битые пиксели дисплея. Или мое любимое — р = 0.049 (во многих исследованиях р должно быть менее 0.05 для того, чтобы результаты считались статистически значимыми, и чисто математически 0.049 подходит, конечно). А еще есть конкуренция. В идеальном мире все ученые друг с другом сотрудничают и работают на благо человечества, по факту же «ученые просто люди». Вон, даже в куда менее жестко привязанной к каким-то результатам среде научной популяризации, оказывается, конкуренция. Что с этим делать и что уже делается? Ну, есть разные структуры и волонтерские проекты, проводятся проверки как журналами, так и другими группами исследователей. Нужно во многом менять структуру мотивации ученых: должно решать не количество публикаций и то, насколько положительный эффект показан, а вклад в область, что значительно сложнее оценивать. Но в первую очередь — все должны знать своих героев.

Саша Головин выпустил очень классный выпуск Критмыша про проблему демаркации и российский научпоп. Выпуск очень актуальный, особенно с учетом всех конфликтов в научной популяризации, в том числе недавних. Российский научпоп, к сожалению, часто превращается в элитарный клуб для своих, который не воспринимает критику, из чего вырастают уже личные конфликты. Ларчик открывается просто: на самом деле, мы просто ничего не знаем о мире и сами решаем, где у нас наука. Дослушайте подкаст до конца, вышло круто! Как говорится, а какой у вас любимый критерий научности теории? 👀

Исключительно мое мнение Очень бегло прочитала отчет американского комитета по пандемии COVID-19. И потому, что особо времени нет, каюсь (там 557 страниц всего и отчет по происхождению страниц на 60), и потому, что сразу понятно, что науки в этом отчете особо нет, ничего нового там тоже не обсуждается. Меня такие аргументы не очень убеждают, если честно, я этот отчет аргументом не считаю. На самом деле, интересно: у нас буквально недавно была лекция о происхождении SARS-CoV-2, и я подумала, что ну кому это среди нас интересно будет. А оно вон как. У нас, понятно, лекция была очень биологическая: рассказывали про нуклеотидную и аминокислотную последовательности; о том, что, несмотря на некоторые схожие места, подобный вирус практически невозможно сконструировать в лаборатории; о том, что исходный вирус может заражать кучу разных видов, что делает вероятной зоонозную «утечку»; о том, что анализ образцов показал, что «утечек» на одном и том же рынке было две, что менее вероятно при искусственном конструировании. Я бы рада поменять мнение, но пока не могу. На мой взгляд, в отчетах по типу обсуждаемого обычно факт утверждения важнее его доказательства. А что скажете вы? Убедил вас этот отчет? Прочитали ли вы его?

Сегодня день распространения осведомленности о ВИЧ-инфекции. И надо сказать, что, согласно докладу UNAIDS, ситуация в регионе неблагоприятная: количество новых случаев инфекции увеличилось на 20% с 2010 года, а количество смертей, связанных со СПИДом, — на 34%. Когда я поступила в университет в 2013 году, мне было нужно сдать анализ на ВИЧ-инфекцию, так как того требуют законы: иностранцы с ВИЧ-инфекцией длительно пребывать в России не могут. Анализ надо было сдавать регулярно, и у меня появилась своего рода традиция каждый год сдавать анализ на ВИЧ и гепатиты. Если живешь в Восточной Европе/Центральной Азии, это обоснованно: случаев достаточно много, чтобы инфекция могла передаться, даже если ты не употребляешь инъекционные наркотические вещества и не являешься работником секс-индустрии. Рассмотрите возможность сдать анализ, особенно если раньше его никогда не сдавали