ИИ в науке: что происходит, когда ученый становится слишком продуктивным?
На днях большой научный коллектив из Google, Google DeepMind и MIT FutureTech опубликовал документ, который не мог не привлечь наше внимание — «AI in Science: Early Insights» («ИИ в науке: первые результаты»). Это первый результат нового совместного исследовательского направления компаний, которое должно систематически отслеживать использование ИИ в науке и его экономические последствия.
Для исследования авторы использовали три независимых источника данных:
1️⃣ Логи Gemini: из 15 млн анонимизированных диалогов трёхступенчатым фильтром выделили около 360 тыс. «научных».
2️⃣ 2 690 специализированных ИИ-моделей (типа AlphaFold) со статьёй и официальным кодом.
3️⃣ Опрос 637 учёных из США и Великобритании.
Основные выводы из документа:
➡️ Ученые — одни из самых активных пользователей ИИ
Например, в американской категории SOC 19, включающей life, physical и social sciences, вероятность использования ИИ примерно в 2,7 раза выше, чем можно было бы ожидать исходя из доли этих профессий в занятости.
➡️ LLM и специализированные модели НЕ заменяют друг друга
Они работают как комплементарные технологии. LLM нужны для кода, статистики, литературы и текстов. Специализированные модели нужны для предсказаний, симуляций и генерации данных.
➡️ ученые экономят почти 7 часов в неделю
Большая часть высвободившегося времени, по словам исследователей, возвращается обратно в научную деятельность.
➡️ Узкое место смещается вниз по производственному потоку
У 44% оно переместилось к лабораторной работе и валидации. У 41% вырос бэклог непроверенных гипотез. 46% тратят больше четверти сэкономленного времени на проверку ответов ИИ.
Кажется, в недалеком будущем главным дефицитом науки может стать не стремительно развивающийся интеллект, а физический мир. Белок все еще нужно синтезировать. Эксперимент все еще нужно провести. Материал все еще нужно изготовить. Поэтому возникает новая экономика науки: интеллект становится дешевле, а эксперимент — относительно дороже.
Кроме того, следующим большим рынком AI for Science может оказаться не генерация гипотез, а их проверка. Сегодня много внимания направлено на то, что ИИ научился придумывать новые гипотезы. Но если бэклог гипотез растет, то следующее "бутылочное горлышко" науки — это как быстро проверить 1 млн гипотез?
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться
На днях большой научный коллектив из Google, Google DeepMind и MIT FutureTech опубликовал документ, который не мог не привлечь наше внимание — «AI in Science: Early Insights» («ИИ в науке: первые результаты»). Это первый результат нового совместного исследовательского направления компаний, которое должно систематически отслеживать использование ИИ в науке и его экономические последствия.
Для исследования авторы использовали три независимых источника данных:
1️⃣ Логи Gemini: из 15 млн анонимизированных диалогов трёхступенчатым фильтром выделили около 360 тыс. «научных».
2️⃣ 2 690 специализированных ИИ-моделей (типа AlphaFold) со статьёй и официальным кодом.
3️⃣ Опрос 637 учёных из США и Великобритании.
Главная мысль: ИИ ускоряет отдельные задачи в науке, но итоговый темп открытий упирается в узкие места (bottleneck) по производственной цепочке: физические эксперименты, валидацию и проверку результатов. Производительность учёного растёт, но наука в целом ускоряется намного слабее.
Основные выводы из документа:
➡️ Ученые — одни из самых активных пользователей ИИ
Например, в американской категории SOC 19, включающей life, physical и social sciences, вероятность использования ИИ примерно в 2,7 раза выше, чем можно было бы ожидать исходя из доли этих профессий в занятости.
➡️ LLM и специализированные модели НЕ заменяют друг друга
Они работают как комплементарные технологии. LLM нужны для кода, статистики, литературы и текстов. Специализированные модели нужны для предсказаний, симуляций и генерации данных.
➡️ ученые экономят почти 7 часов в неделю
Большая часть высвободившегося времени, по словам исследователей, возвращается обратно в научную деятельность.
➡️ Узкое место смещается вниз по производственному потоку
У 44% оно переместилось к лабораторной работе и валидации. У 41% вырос бэклог непроверенных гипотез. 46% тратят больше четверти сэкономленного времени на проверку ответов ИИ.
Кажется, в недалеком будущем главным дефицитом науки может стать не стремительно развивающийся интеллект, а физический мир. Белок все еще нужно синтезировать. Эксперимент все еще нужно провести. Материал все еще нужно изготовить. Поэтому возникает новая экономика науки: интеллект становится дешевле, а эксперимент — относительно дороже.
Кроме того, следующим большим рынком AI for Science может оказаться не генерация гипотез, а их проверка. Сегодня много внимания направлено на то, что ИИ научился придумывать новые гипотезы. Но если бэклог гипотез растет, то следующее "бутылочное горлышко" науки — это как быстро проверить 1 млн гипотез?
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться