Раньше искусственный интеллект в науке был лишь "ассистентом", или инструментом для решения отдельных задач — анализа данных, поиска химических структур или предсказания формы белков. Однако недавно произошло событие, меняющее представление о его роли: статья, полностью созданная ИИ, успешно прошла этап рецензирования на крупном научном семинаре.
Японская компания Sakana AI представила систему «ИИ-Ученый» — первую в мире разработку, способную автоматизировать почти весь цикл научного исследования без участия человека. Как заявляют ее создатели, эта система самостоятельно генерирует идеи, пишет программный код, ставит эксперименты, анализирует результаты, создает графики и даже составляет готовый научный текст в формате LaTeX, подбирая релевантные источники для цитирования.
Рабочий процесс системы построен по аналогии с деятельностью ученого-человека. Сначала ИИ формирует список потенциальных тем для изучения, проверяет их новизну по научным базам данных и отсеивает уже исследованные. Затем переходит к экспериментальной фазе: пишет код для опытов, используя шаблоны или создавая программы с нуля. Завершающим этапом становится не только написание статьи, но и ее внутренняя оценка с помощью другого алгоритма, обученного проверять работу на точность, качество и оригинальность.
Чтобы оценить конкурентоспособность системы, команда Sakana AI представила три сгенерированные ею статьи на семинаре в рамках Международной конференции по изучению представлений (ICLR 2025). Рецензенты знали, что некоторые работы могут быть созданы ИИ, но не могли определить какие именно. Из трех статей лишь одна набрала проходной балл (в среднем 6,33 из 10), что, хотя и не является выдающимся результатом, знаменует серьезный прорыв для технологии.
«Это достижение демонстрирует растущий потенциал ИИ в науке и указывает на возможный сдвиг в самих принципах исследовательской деятельности», — отмечают разработчики.
После принятия статья была отозвана по согласованию с организаторами конференции в целях прозрачности эксперимента. Несмотря на успех, авторы открыто говорят о недостатках системы: она иногда склонна к «галлюцинациям» (цитирует несуществующие работы или повторяет графики) и порождает этические дилеммы. Массовое появление статей от ИИ может перегрузить системы рецензирования и затмить труды реальных ученых. Существуют и риски использования технологии для неэтичных экспериментов или искусственного завышения научных заслуг.
В качестве решения Sakana AI предлагает развивать технологию в рамках строгих стандартов раскрытия информации, чтобы сохранить доверие и целостность научного процесса.
Исследование опубликовано в журнале Nature.
