Sakana.AI razvija umetno inteligenco za znanstvene raziskave
Podjetje Sakana.AI s sedežem v Tokiu je na pragu pomembnega tehnološkega preboja v znanstvenih raziskavah. Razvili so velik jezikovni model (LLM), ki je zasnovan posebej za avtomatizacijo znanstvenih raziskovalnih procesov. Projekt, imenovan “Znanstvenik umetne inteligence”, bi lahko revolucionarno spremenil, kako znanstveniki razvijajo hipoteze, izvajajo eksperimente in analizirajo rezultate.
Robert Lange, eden od raziskovalcev in ustanovnih članov Sakana.AI, je za Euronews Next izpostavil, da so trenutni dosežki šele začetek potenciala umetne inteligence na področju znanosti, podobno kot so bili začetki umetne inteligence v drugih industrijah.
Avtomatizacija celotnega znanstvenega procesa
“Znanstvenik umetne inteligence” je zasnovan tako, da lahko prepozna znanstveni problem, razvije hipoteze, izvede eksperimente in analizira rezultate. Poleg tega lahko model piše poročila o raziskavah. Pomembna inovacija, ki so jo vključili raziskovalci, je sekundarni jezikovni model, namenjen pregledovanju in potrjevanju kakovosti raziskovalnih poročil.
Kljub temu pa se projekt še vedno sooča z izzivi. AI se mora spopasti z zapletenostjo znanstvenega raziskovanja in reševanjem težav, kot so halucinacije, nejasnosti glede lastništva raziskovalnih rezultatov in tehnična vprašanja, povezana z delovanjem modela. Robert Lange priznava, da ima trenutni sistem še vedno številne omejitve, vendar vidi te težave kot del naravnega razvoja tehnologije, ki bo sčasoma postala močnejša in bolj natančna.
Prvi koraki umetne inteligence v znanstvenih raziskavah
Integracija umetne inteligence v znanost ni novost. Raziskovalci že uporabljajo AI pri pripravi znanstvenih člankov, pogosto brez jasnega razkritja. Študija, izvedena v začetku tega leta, je pokazala, da je bilo okoli 60.000 raziskovalnih člankov izboljšanih ali izpopolnjenih z orodji umetne inteligence, kot je ChatGPT. To odpira vprašanja o etiki uporabe umetne inteligence v znanosti, vendar Evropska komisija poudarja, da lahko AI deluje kot “katalizator znanstvenih prebojev” in postane ključni instrument v znanstvenem procesu.
Kljub obetom ima trenutni model umetne inteligence nekatere pomembne omejitve. Med največjimi pomanjkljivostmi so nepravilna izvedba idej, nepoštene primerjave z izhodišči ter napake pri pisanju in ocenjevanju rezultatov. Raziskovalci poudarjajo, da so te težave pomembne odskočne deske za prihodnje izboljšave modela.
Lange je primerjal razvoj umetne inteligence za znanstvene raziskave z razvojem drugih AI tehnologij, kot so modeli za generiranje slik in klepetalni roboti. Ti sistemi so na začetku imeli težave, a so se z vlaganjem dodatnih virov in časa znatno izboljšali.
Vloga umetne inteligence: Podpora, ne nadomestitev znanstvenikov
Raziskovalci Sakana.AI poudarjajo, da njihov cilj ni nadomestiti človeških znanstvenikov, temveč jim omogočiti, da delajo na višji ravni abstrakcije. AI Scientist občasno kaže določeno avtonomijo in posnema dejanja človeških raziskovalcev, a človeški nadzor ostaja ključen pri zagotavljanju natančnosti in zanesljivosti raziskav.
Lange je poudaril, da je trenutno človeško preverjanje še vedno potrebno, saj AI še ne more samostojno obvladati vseh izzivov znanstvenega raziskovanja. Prav tako ostaja človeška vloga bistvena pri strokovnem pregledu in določanju raziskovalnih usmeritev.
Etična uporaba AI v znanosti
Kot pri drugih tehnologijah se tudi pri umetni inteligenci v znanosti pojavljajo vprašanja glede etike. Lange meni, da je preglednost ključna za zagotavljanje etične uporabe AI. Predlaga uvedbo vodnih žigov za raziskave, ki jih ustvari AI, kar bi omogočilo jasnejše razumevanje prispevkov umetne inteligence.
Prav tako Lange zagovarja odprto kodo za razvoj umetne inteligence in večjo preglednost pri njenem razvoju, kar bi prispevalo k demokratični uporabi teh tehnologij v znanosti.
[Vir: Euronews]; Portal24; Foto: Pexels