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发布日期：2024-08-27 12:44 点击次数：65
科学发现是东谈主类最复杂的行径之一。最初，科学家必须了解现存的学问，并找出一个显耀的差距。接下来，他们必须制定一个商量问题，臆想打算并进行推行，以寻求谜底。然后，他们必须分析和诠释推行放置，这可能会引发另一个商量问题。
这样复杂的进程不错自动化吗？上周，Sakana东谈主工智能推行室秘书创建了一个“东谈主工智能科学家” —— 一个东谈主工智能系统，他们宣称，不错在机器学习范畴以全自动的方法进行科学发现。
使用像ChatGPT和其他东谈主工智能聊天机器东谈主背后的生成式大型谈话模子（LLM），系统不错集念念广益，遴选一个有出路的想法，编写新算法，画图放置，并撰写一篇转头子验偏激励现的论文，并附有参考文件。
Sakana宣称，这种东谈主工智能用具不错承担一项科学推行的通盘生命周期，而每篇论文的本钱仅为15好意思元 —— 比科学家一顿午餐的本钱还低。
这是一些病笃的观念。它们叠起来了吗？即便如斯，一群东谈主工智能科学家以非东谈主的速率多数发表商量论文，对科学来说确切是个好音讯吗？
计算机奈何“作念科学”
许多科学商量皆是公开进行的，险些悉数的科学学问皆被写在某处（不然咱们就莫得目的“知谈”它）。数以百万计的科学论文在arXiv和PubMed等学问库中免费在线提供。
用这些数据闇练的LLM掌抓了科学谈话偏激模式。因此，生成LLM八成写出一篇看起来像好的科学论文的东西，也许少量也不奇怪 —— 它还是收受了许多不错复制的例子。
不太了了的是，东谈主工智能系统是否能写出一篇酷爱的科学论文。至关病笃的是，好的科学需要新颖。
然而，它酷爱吗？
科学家不想被见告还是知谈的事情。相背，他们想要学习新事物，尤其是那些与已知学问涌现不同的新事物。这需要对孝敬的范畴和价值进行判断。
Sakana系统试图通过两种方法惩办兴致性问题。最初，它会根据与现存商量的雷同度对新论文进行“评分”（在Semantic Scholar学问库中编入索引）。任何太雷同的东西皆会被丢弃。
其次，Sakana的系统引入了“同业评审”设施 —— 使用另一位LLM来判断生成论文的质料和新颖性。这里，有许多在线同业评议的例子，比如openreview.net，不错开发奈何批驳一篇论文。LLM也摄入了这些。
AI可能对AI的输出判断欠安
关于Sakana AI的输出，反应是羼杂的。一些东谈主将其描画为产生“无穷的科学垃圾”。
就连该系统我方对其产出的评估，也觉得这些论文充其量只可算是薄弱的。跟着工夫的发展，万生公司这种情况可能会取得改善，但自动化科学论文是否有价值的问题仍然存在。
LLM判断商量质料的才能亦然一个悬而未决的问题。一些商量标明，LLM在判断医学商量中的偏倚风险方面并不擅长，尽管这少量也可能跟着时代的推移而改善。
Sakana的系统使计算商量中的发现自动化，这比其他需要物理推行的科学要容易得多。Sakana的推行是用代码完成的，这亦然LLM不错闇练生成的结构化文本。
东谈主工智能用具是为了撑持科学家，而不是取代他们
几十年来，东谈主工智能商量东谈主员一直在竖立撑持科学的系统。鉴于已发表的商量服从数目弘大，即使是找到与特定科学问题关联的出书物也可能具有挑战性。
故意的搜索用具应用东谈主工智能来匡助科学家发现和合成现存的职责。这包括上头提到的Semantic Scholar，也包括较新的系统，如Elicit、Research Rabbit、sciite和Consensus。
文本挖掘用具，如PubTator，更长远地挖掘论文，以笃定重心，如特定的基因突变和疾病，以及它们之间的既定操办。这关于管束和组织科学信息异常有用。
机器学习也被用于撑持医学凭据的合成和分析，如机器东谈主审查器等用具。对Scholarcy论文中的不雅点进行相比和对比的选录有助于进行文件综述。
悉数这些用具皆旨在匡助科学家更有用地完成职责，而不是取代他们。
东谈主工智能商量可能会加重现存问题
诚然Sakana AI暗示，它并不觉得东谈主类科学家的作用会减轻，但该公司“透顶由东谈主工智能驱动的科学生态系统”的愿景，将对科学产生紧要影响。
一个担忧是，若是东谈主工智能生成的论文充斥着科学文件，昔日的东谈主工智能系统可能会接管东谈主工智能输出的闇练，并经验模子崩溃。这意味着他们在翻新方面可能会变得越来越窝囊。
关联词，对科学的影响远远超出了对东谈主工智能科学系统自身的影响。
科学界还是出现了坏东谈主，包括多数分娩假论文的“造纸厂”。若是只用15好意思元就能发表一篇科学论文，而且发轫教唆很暧昧，那么这个问题只会变得更糟。
在堆积如山的自动生成的商量中查验特别的需要，可能会飞快超出骨子科学家的才能。同业评议系统不错说还是崩溃了，向系统中倾倒更多质料有问题的商量并不成惩办这个问题。
科学的基础是信任。科学家们强调科学进程的完竣性，这样咱们就不错深信咱们对寰宇（当今是寰宇上的机器）的分解是有用的，而且在接续转换。
在一个以东谈主工智能系统为要津脚色的科学生态系统中，这一进程的兴致和价值，以及咱们应该对东谈主工智能科学家有多猛进程的信任，皆引发了一些根人道的问题。这是咱们想要的科学生态系统吗？