Искусственный интеллект стремительно меняет ландшафт научных открытий. В новаторском ходе виртуальная научная конференция Agents4Science 2025 позволила ИИ-агентам взять на себя руководство исследовательскими задачами – от формулирования гипотез до анализа данных и даже проведения рецензирования. Эта экспериментальная программа имела целью проверить возможности ИИ в научных исследованиях, сохраняя при этом человеческий контроль.
Новый подход к научному сотрудничеству
Впервые научная конференция приняла научные работы из любой научной области, но с одним существенным условием: ИИ должен был выполнить большую часть работы. Названная Agents4Science 2025, октябрьское виртуальное мероприятие ознаменовало радикальное отличие от традиционной научной публикации.
Конференция представляла ИИ-агентов – системы, объединяющие большие языковые модели со специализированными инструментами и базами данных для выполнения многоступенчатых задач. От генерации исследовательских вопросов до анализа данных и предоставления первоначального рецензирования, эти ИИ-системы взяли на себя руководство. Человеческие исследователи затем вмешивались, чтобы оценить наиболее перспективные работы.
Всего 48 работ из 314 поданных работ продвинулись в финальную стадию. Каждая работа должна была подробно описывать конкретные способы сотрудничества между людьми и ИИ в процессе исследования и написания.
«Это представляет собой интересную парадигму сдвига», — объяснил Джеймс Зау, компьютерный ученый Стэнфордского университета и соорганизатор конференции. «Люди начинают изучать возможность использования ИИ в качестве со-ученого работника».
Раздвигая границы ИИ в науке
Большинство научных журналов и конференций в настоящее время запрещают соавторов-ИИ и ограничивают использование ИИ рецензентами. Эти политики направлены на предотвращение потенциальных проблем, таких как генерация неточной информации («галлюцинации»), связанных с использованием ИИ.
Однако эти ограничения создают значительный пробел в знаниях: мы просто не знаем, насколько способен ИИ к научной работе. Именно это и было целью конференции Agents4Science, назвав ее экспериментом, при котором все материалы были доступны для изучения.
Во время виртуальной встречи человеческие исследователи представляли работы, поддерживаемые ИИ, охватывающие различные области, включая экономику, биологию и инженерию.
Сотрудничество в действии
Экономист Мин Мин Фонг из Калифорнийского университета в Беркли и ее команда сотрудничали с ИИ для изучения данных о перетаскивании автомобилей из Сан-Франциско. Их исследование показало, что отмена высоких сборов за эвакуацию помогла малообеспеченным жителям сохранить свои автомобили.
«ИИ действительно был очень полезен в помощи нам с вычислительным ускорением», — заметила Фонг. Однако она подчеркнула необходимость тщательного контроля: «Вы должны быть очень осторожны при работе с ИИ».
Конкретный пример возник, когда ИИ неоднократно приводил неверную дату вступления в силу сборов за эвакуацию в Сан-Франциско. Фонг должна была проверить эту информацию по сравнению с первоисточником, чтобы исправить ошибку. «Основная научная работа все еще остается человеко-ориентированной», — заключила она.
Экспертные взгляды
Компьютерный астрофизик Риса Веслер из Стэнфордского университета, который участвовал в процессе рецензирования, предложил сбалансированную перспективу. Признавая техническую корректность работ, он выразил скептицизм относительно текущих возможностей ИИ.
«Работы были технически корректными», — сказала Веслер, «но ни в чем особо не интересны или значимы». Она выразила энтузиазм относительно потенциала ИИ для исследований, но осталась не убежденной в том, что текущие ИИ-системы могут «разрабатывать надежные научные вопросы». Кроме того, она отметила, что технические возможности ИИ могут «маскировать плохой научный суд».
На пути вперед
Конференция Agents4Science представляет собой важный шаг в понимании меняющихся отношений между людьми и ИИ в научных исследованиях. Вместо того, чтобы заменять исследователей, эти ИИ-агенты, похоже, функционируют как мощные инструменты, которые могут ускорить определенные аспекты научного процесса.
Однако, человеческий контроль остается необходимым, особенно для задач, требующих нюансированного суждения, творческого вдохновения и этических соображений – областей, где человеческие исследователи продолжают играть важную роль.
Эксперимент демонстрирует как потенциал, так и ограничения текущих ИИ-систем в научных контекстах. По мере того, как возможности ИИ будут продолжать развиваться, этот совместный подход, вероятно, станет все более распространенным, что будет фундаментально преобразовывать способ проведения научных открытий.
