Эрик Шмидт — в прошлом CEO Google, а сейчас инвестор и филантр | Нецифровая экономика

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».