В августе 2024 года токийская компания Sakana AI представила инструмент под названием AI Scientist — первую систему, претендующую на полную автоматизацию научного процесса: от генерации идей и проведения экспериментов до написания научной статьи. Спустя почти два года статья с описанием этого инструмента прошла рецензирование и опубликована в журнале Nature — что само по себе стало заметным событием.
AI Scientist представляет собой набор ИИ-агентов, работающих поверх существующих больших языковых моделей — таких как GPT-4o или Claude Sonnet 4. Система ищет литературу по заданной теме, формулирует гипотезы, пишет и запускает программный код, оценивает результаты и оформляет их в виде научной статьи. Авторы также создали «автоматического рецензента» для оценки качества получившихся работ.
«Мы были первой группой, которая продемонстрировала, что ИИ может выполнять все этапы научного процесса, лежащие в основе создания статьи», — говорит соавтор работы, специалист по информатике из Университета Британской Колумбии Джефф Клюн.
Для проверки реальных возможностей системы ученые, по согласованию с организаторами, отправили три сгенерированных ИИ статьи на рецензирование в один из воркшопов Международной конференции по обучению представлений (ICLR) в апреле 2025 года. Рецензентов предупредили, что часть работ может быть написана ИИ. Одна из трех статей была принята — авторы называют это первым случаем, когда автономная система прошла своеобразный «тест Тьюринга» для научных публикаций. Впрочем, сооснователь Sakana AI Дэвид Ха признает, что принятая работа не дотягивает до уровня лучших статей, написанных людьми для той же конференции.
Примечательно, что в ходе рецензирования самой статьи для Nature авторам пришлось смягчить первоначальные заявления. Если в препринте 2024 года говорилось об автоматизации «всего» научного процесса, то в опубликованной версии формулировки стали скромнее, а название сузилось до «автоматизации исследований в области ИИ» — вместо прежнего «полностью автоматизированного научного открытия».
«Это замечательное технологическое достижение, которое заставляет задуматься о том, что такое наука», — считает вычислительный социолог Джевин Уэст из Вашингтонского университета. Однако он предупреждает о рисках: журналы и конференции могут быть завалены работами сомнительной оригинальности. Измерить новизну машинных исследований — одна из самых сложных задач, и пока результаты далеки от прорыва.
Ха подчеркивает, что цель его команды — не заменить ученых, а помочь им. «Конечно, с научной точки зрения интересно посмотреть, как далеко может зайти ИИ в своих научных изысканиях, но в реальности это инструменты, которые должны использоваться как со-ученые, помощники, а не заменители людей», — говорит он.
Ранее ученые выяснили, что ИИ может испортить ваши отношения с профессионалами.