Эрик Шмидт — в прошлом CEO Google, а сейчас инвестор и филантроп — опубликовал колонку в MIT Technology Review о будущем науки в эпоху искусственного интеллекта. ИИ способен изменить само функционирование науки и обещает открытия, на которые раньше потребовались бы десятилетия. Вот основные тезисы из статьи ⤵️
➡️ ИИ поменяет каждую стадию производства научного знания
▪️ Исследование
ИИ уже меняет то, как учёные работают с научной литературой: например, инструменты вроде PaperQA и Elicit просканируют за вас массивы научных статей, составят точные резюме и правильно оформят ссылки.
▪️ Гипотезы
Большие языковые модели уже способны предсказывать следующее предложение текста или даже абзацы. Вполне возможно, что скоро они смогут предсказывать следующее открытие, будь то физика или биология. А заодно — формулировать гипотезы, выделяя сразу широкий пул для проверки.
▪️ Эксперимент
ИИ сможет проводить эксперименты быстрее, дешевле и в большем масштабе. И уже есть примеры:
➖ Для предсказания природных катаклизмов Nvidia разработала цифровую копию земли — модель Earth-2, которая способна предсказать погодные условия на ближайшие две недели в десятки тысяч раз быстрее и точнее, чем существующие методы прогнозирования.
➖ Уже есть «беспилотные» лаборатории, функционирующие без помощи человека — они есть в таких компаниях как Emerald Cloud Lab и Artificial. По словам Шмидта, большинство экспериментов в будущем будет проводится именно в таких автоматизированных и роботизированных лабах.
▪️ Анализ и выводы
LLM подходят и для подведения итогов экспериментов. Тот самый личный ИИ-ассистент, на которого делает ставку Билл Гейтс, пригодится и учёным. ИИ-лаборант сможет сам дозаказать нужные материалы в лабу, запустить новый эксперимент и сформулировать выводы предыдущего — и всё это пока сам учёный спит ночью дома.
➡️ ИИ перевернёт карьерный путь в академии
➖ Снизится порог входа в профессию: например, с умением LLM писать код, больше не нужно будет осваивать специфические языки программирования, чтобы работать в науке.
➖ Рецензирование научных статей станет уделом ИИ: LLM могут помогать не только с написанием научных текстов, но и с их проверкой.
➖ ИИ поможет с воспроизводимостью экспериментов: сейчас около 70% научных сотрудников жалуются, что не могут повторить эксперимент другого учёного. По мере того как ИИ будет снижать затраты на проведение экспериментов, этот же процесс будет способствовать их лучшей воспроизводимости.
💭 Шмидт приходит к выводу, что распространение ИИ в науке — глубоко оптимистичный момент: «Предыдущие смены парадигм в науке, такие как появление научного процесса или больших данных, были ориентированы вовнутрь, делая науку более точной, аккуратной и методичной. ИИ, между тем, более экстенсивен, он позволяет объединять информацию новыми способами и поднимать творчество и прогресс в науке на новую высоту».
ИИ уже меняет то, как учёные работают с научной литературой: например, инструменты вроде PaperQA и Elicit просканируют за вас массивы научных статей, составят точные резюме и правильно оформят ссылки.
Большие языковые модели уже способны предсказывать следующее предложение текста или даже абзацы. Вполне возможно, что скоро они смогут предсказывать следующее открытие, будь то физика или биология. А заодно — формулировать гипотезы, выделяя сразу широкий пул для проверки.
ИИ сможет проводить эксперименты быстрее, дешевле и в большем масштабе. И уже есть примеры:
LLM подходят и для подведения итогов экспериментов. Тот самый личный ИИ-ассистент, на которого делает ставку Билл Гейтс, пригодится и учёным. ИИ-лаборант сможет сам дозаказать нужные материалы в лабу, запустить новый эксперимент и сформулировать выводы предыдущего — и всё это пока сам учёный спит ночью дома.