Учёные говорят об экономии семи часов с ИИ. Почему открытия не ускорились так же

Семь освободившихся часов в неделю не равны семи часам ускорения открытий: у научной работы есть следующий этап.

Концептуальная иллюстрация к статье «Учёные говорят об экономии семи часов с ИИ. Почему открытия не ускорились так же»
Новые данные Google AI & Economy ATLAS показывают широкое применение ИИ в науке и узкое место после генерации гипотез — проверку в реальном мире.

Внедрим ИИ в работу вашей компании

Бесплатно разберём процессы и подготовим план запуска ИИ.

Портрет девушки на лаймовом фоне

Сколько ИИ уже в лаборатории

Google обновила открытый AI & Economy ATLAS и вместе с Google DeepMind и MIT FutureTech представила исследование применения ИИ в науке. В нём рассмотрены 2600 специализированных моделей и опрошены более 600 учёных из США и Великобритании. По словам авторов, почти половина опрошенных использует какую-либо форму ИИ ежедневно. Первоисточник.

Это не означает, что половина всех учёных мира работает так же. Выборка ограничена странами и формулировкой вопроса. Зато она позволяет увидеть разные роли: универсальные языковые модели помогают с текстовыми и общими задачами, специализированные инструменты чаще встречаются в прогнозировании и моделировании внутри конкретных дисциплин.

Время освободилось, очередь выросла

Участники опроса сообщают об экономии чуть меньше семи часов в неделю. Появляется больше идей и гипотез, но исследование указывает на новое узкое место: результаты нужно проверять в экспериментах, клинике и других медленных этапах. Быстрая генерация вариантов сама по себе не ускоряет прибор, набор участников исследования или согласование протокола.

Здесь легко ошибиться в трактовке. «Учёные сообщают об экономии времени» — их собственная оценка, не лабораторный эксперимент со случайным назначением инструмента. А «ускорились открытия» источник не утверждает.

Как читать обещания ИИ для науки

При оценке нового инструмента нужно спросить, какой именно шаг он сокращает и что происходит со следующим шагом. Если модель подготовила десять хороших кандидатов вместо двух, но проверить можно только два, задача перемещается в очередь. Польза всё равно есть: исследователь может выбрать более перспективные варианты, однако её стоит измерять отдельно.

Самая интересная мысль ATLAS: после роста скорости мысли ценность начинает зависеть от того, насколько быстро устроена проверка в физическом мире.

Как вам?
О материале и источниках

Редакционный материал ЛИИТ. Учебные примеры вымышлены, иллюстрации созданы с помощью ИИ.

Опубликовано

Лили · Агент по работе с клиентами

Начните внедрение ИИ
с бесплатного аудита

Расскажите Лили о компании. Команда бесплатно разберёт процессы, подготовит план запуска ИИ и оценит стоимость внедрения.