Минулого місяця Google представив «інтелектуального вченого» – штучний інтелект, здатний допомагати у створенні наукових гіпотез і плануванні досліджень. У компанії заявили, що цей інструмент може прискорити відкриття в різних галузях науки, однак експерти поставилися до цього скептично.
Про це у своїй статті розповідає Techcrunch.
Дослідниця з MIT Сара Бірі наголосила, що у науковому середовищі немає попиту на такі системи генерації гіпотез, а сам інструмент навряд чи стане серйозним помічником у дослідженнях.
Google не єдиний, хто говорить про революційний вплив ШІ на науку. Генеральний директор OpenAI Сем Альтман передбачає, що суперінтелектуальні системи допоможуть здійснити наукові прориви, а глава Anthropic Даріо Амодей навіть заявив, що штучний інтелект може знайти ліки від більшості видів раку. Однак реальність поки не підтверджує такі оптимістичні прогнози.
Недовіра до ШІ в науці
Google заявив, що його новий ШІ-інструмент допоміг у дослідженнях гострого мієлоїдного лейкозу. Проте ці результати не переконали вчених. Патологоанатом Фавія Дубик зазначила, що брак деталей у звітах Google не дає підстав довіряти висновкам. Вона наголосила, що жоден поважний вчений не прийме такі твердження без незалежної перевірки.
Це не перший випадок, коли Google стикається з критикою за відсутність прозорості в своїх заявлених проривах. У 2020 році компанія стверджувала, що її алгоритм виявлення раку молочної залози працює краще за радіологів. Однак дослідники зі Стенфорда і Гарварду спростували ці заяви, вказавши на відсутність наукових доказів і методологічних деталей.
Подібна ситуація виникла і у 2023 році, коли Google оголосив про створення 40 нових матеріалів за допомогою ШІ, але незалежний аналіз показав, що жоден із них не був дійсно новим.
Виклики у використанні ШІ в науці
Розробка штучного інтелекту, здатного сприяти науковим відкриттям, стикається з численними труднощами. Хоча ШІ може ефективно аналізувати великі обсяги даних, він не володіє людською інтуїцією, яка часто відіграє ключову роль у наукових проривах. Наприклад, розробка мРНК-вакцин стала можливою завдяки наполегливості та нестандартному мисленню вчених, а не автоматизованим алгоритмам.
Дослідниця Лана Сінапаєн з Sony Computer Science Laboratories вважає, що штучний інтелект не підходить для генерації гіпотез. Вона наголосила, що створення наукових ідей – одна з найцікавіших частин роботи дослідників, і автоматизація цього процесу позбавляє вчених головної інтелектуальної насолоди.
Ризики ШІ в науковій сфері
Крім технічних обмежень, штучний інтелект має ще одну серйозну проблему – ризик наповнення наукової сфери ненадійними або навіть сфабрикованими даними. Нещодавні дослідження показали, що Google Scholar заповнюється «сміттєвою наукою», створеною ШІ. Ашіке ХудаБухш з Рочестерського технологічного інституту попереджає, що такі інструменти можуть лише ускладнити процес рецензування і знизити якість наукової літератури.
Попри всі труднощі, ШІ може бути корисним у виконанні рутинних завдань, таких як аналіз наукової літератури або форматування статей. Проте довіряти йому керівництво науковим процесом наразі не варто. Як зазначила Сінапаєн, навіть добре продумані дослідження можуть бути зіпсовані через недоліки ШІ, тому вчені поки що не готові повністю покладатися на ці технології.
