Японское ИИ стартап Sakana утверждает, что его ИИ система The AI Scientist-v2 создала научную статью, которая была представлена на ICLR — одной из самых авторитетных конференций в области ИИ. Однако, несмотря на кажущийся успех, эксперты подчеркивают, что этот эксперимент не является доказательством того, что ИИ способен полностью заменить ученых в научных исследованиях.
ИИ-сгенерированная статья: Успех или Мистификация?
В рамках эксперимента Sakana представила три ИИ-сгенерированные статьи на ICLR Workshop, который занимается обсуждением негативных результатов и трудностей в области ИИ. Одна из статей, посвященная методам обучения нейронных сетей, была принята к публикации, хотя позже Sakana решила отозвать ее из-за проблем с цитированием.
Роберт Ланге, научный сотрудник и соучредитель Sakana, объяснил, что ИИ система сгенерировала идеи, гипотезы, эксперименты и данные, но иногда допускала ошибки. Ланге подчеркнул, что цель эксперимента заключалась в изучении качества ИИ-сгенерированных исследований и в том, чтобы обратить внимание на необходимость разработки норм для ИИ в науке.
Сомнения в Независимости и Качестве ИИ-Генерации
Несмотря на успех в публикации одной статьи, эксперты выразили сомнения в независимости и качестве ИИ-генерированных исследований. Мэтью Гудзил, научный сотрудник Университета Альберты, отметил, что ИИ может быть эффективным инструментом для генерации идей, но не способен полностью заменить ученых.
Майк Кук, научный сотрудник Кингс Колледжа Лондона, подчеркнул, что ИИ-сгенерированные статьи часто проходят рецензирование молодыми исследователями, что может привести к менее строгому подходу. Он также отметил, что ИИ может создавать убедительные тексты о неудачах, что облегчает его использование в подобных экспериментах.
Будущее ИИ в Науке: Необходимость Норм и Прозрачности
Sakana признает, что их эксперимент не является доказательством того, что ИИ может заменить ученых. Однако они подчеркивают важность разработки норм и стандартов для использования ИИ в научных исследованиях. В будущем компания планирует продолжать обмениваться мнениями с научным сообществом, чтобы избежать превращения ИИ в инструмент, который только формально проходит рецензирование, но не вносит значимого вклада в науку.
Заключение
Эксперимент Sakana показал, что ИИ может создавать научные статьи, но это не означает, что он способен полностью заменить ученых. Вместо этого, важно разработать нормы и стандарты для использования ИИ в науке, чтобы обеспечить его вклад в реальное развитие научных знаний.
