Научные прорывы требуют не только упорного труда, но и креативности. А что если мы сможем ускорить этот процесс? В недавнем исследовании команда из Стэнфорда протестировала, как большой языковой модель (LLM), аналог ChatGPT, справляется с генерацией идей по сравнению с человеческими экспертами. Каждая идея оценивалась панелью судей, не знавших, кто ее создал.
Результаты показали, что идеи, предложенные AI, были более оригинальными, но менее осуществимыми. Это не всегда плохо, ведь новые идеи часто сопряжены с рисками. AI, как и ученые, предлагает смелые идеи, опираясь на предыдущие исследования, но с добавлением креативности.
LLM, такие как Claude 3.5 от Anthropic, уже активно используются в научных исследованиях. Они помогают в решении сложных задач и даже "придумывают" новые белки для борьбы с болезнями, такими как Альцгеймер и рак. Однако AI в основном помогает на финальных этапах исследований. А что, если AI сможет направлять ученых на этапе генерации идей?
В исследовании участвовали более 100 компьютерных ученых, которые оценивали идеи на новизну и осуществимость. Судьи не знали, какие идеи были созданы AI, а какие людьми, что сделало тест более объективным. В итоге идеи AI оказались более захватывающими, но менее практичными.
Хотя AI генерировал множество идей, многие из них были нереалистичными из-за неверных предположений. Исследователи пришли к выводу, что интеграция AI в процесс генерации идей может привести к снижению оригинальности человеческого мышления. Тем не менее, сотрудничество человека и AI может открыть новые горизонты в научных исследованиях.