Группа учёных в рамках тематической конференции ICLR 2025 показала способность ИИ самостоятельно генерировать научные работы, которые проходят рецензирование для печати в научных журналах. Утверждается, что это первый в истории случай, когда ИИ выступил в роли учёного с момента выдвижения гипотезы и до отправки работы в печать. Люди рискуют проиграть в этой гонке интеллектов.
Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях
Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов
Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone
От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте
Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше
Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности
Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте
Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК
В принципе, создатели модели AI Scientist не сделали ничего принципиально нового. Они собрали воедино несколько готовых модулей, которые до этого использовались на разных этапах анализа научных данных. Работа была проведена для семинара в ходе тематической конференции и должна была показать принципиальную готовность ИИ самостоятельно вести научную деятельность на всех без исключения этапах. Планка была не высока, но ничего фантастического от разработчиков не требовалось.
Представленная система AI Scientist, которая использовала модели вроде Claude Sonnet и GPT-4o, за 15 часов с общими затратами ресурсов примерно на $140 сгенерировала текст, включая обзор литературы, формулировку гипотез, проведение экспериментов, анализ данных и написание статьи. Живому аспиранту на ту же работу потребовались бы месяцы труда и масса ресурсов, очевидно несоизмеримых с уровнем затрат ИИ. Повторим, это событие стало первым случаем, когда полностью сгенерированная ИИ работа успешно прошла этап рецензирования, хотя из трёх поданных «ИИ-статей» рецензенты приняли только одну. Позже статья была отозвана из печати, её всерьёз никто не собирался выпускать в свет.
Созданная ИИ статья оказалась посредственной по качеству — на уровне аспиранта-троечника. В работе отсутствовала методологическая строгость, были графические дубли, несуществующие ссылки и ряд других недочётов, свойственных ИИ-тексту. Тем не менее на семинаре она прошла проверку с уровнем принятия 70 %. Авторы модели отмечают, что ИИ-учёный самостоятельно проводит внутреннее рецензирование, чтобы выявлять недостатки.
В целом надо признать, появление генерируемых ИИ статей, способных проходить рецензирование, ставит под угрозу традиционную научную систему. С одной стороны, это может радикально ускорить открытия, с другой — привести к «автоматизированной посредственности» и завалить рецензентов низкокачественными материалами. Также ясно, что мастерство ИИ будет только расти, поэтому автоматизация научных исследований неизбежна, как восход Солнца. Это человеку придётся приспосабливаться к новым реалиям. ИИ не будет задаваться вопросами своей целесообразности. По крайней мере, до появления «Скайнета»…
Добавить комментарий