В последние годы активно обсуждается, как искусственный интеллект может ускорить научный прогресс. Теперь компании, такие как Google DeepMind и BioNTech, делают ставку на новые поколения чат-ботов, которые могут стать полезными помощниками в исследованиях. Вместо того чтобы сосредотачиваться только на решении сложных концептуальных задач, таких как сворачивание белков, эти компании хотят автоматизировать более рутинные процессы, такие как планирование экспериментов и анализ данных.
На недавнем мероприятии CEO DeepMind Демис Хасабис сообщил, что компания разрабатывает крупную языковую модель, которая сможет выступать в роли научного ассистента, помогая проектировать эксперименты и предсказывать их результаты. BioNTech, в свою очередь, представила AI-ассистента по имени Лайла, созданного на основе открытой модели Llama 3.1 от Meta, который обладает глубокими знаниями в области биологии.
По словам Карима Бегуира, CEO дочерней компании InstaDeep, AI-агенты, такие как Лайла, могут значительно повысить продуктивность ученых, позволяя им сосредоточиться на действительно важных задачах. В ходе демонстрации Лайла успешно автоматизировала анализ ДНК и визуализацию результатов.
Тем не менее, использование AI в науке не лишено рисков. Исследования показывают, что AI может генерировать идеи, которые в среднем более оригинальны, чем те, что предложены людьми, но качество результатов остается под вопросом. Без должного контроля новые AI-инструменты могут лишь усугубить проблему низкокачественных исследований.
Тем не менее, потенциал AI в улучшении научного процесса нельзя игнорировать. Автоматизация рутинных задач может оказаться крайне полезной, если эти инструменты будут использоваться для дополнения работы ученых, а не для их замены.