深度思维和BioNTech押注人工智能实验室助手将加速科学进展
作者：Edd Gent
长期以来，人们希望人工智能能帮助加速科学进步。如今，公司们认为最新一代的聊天机器人有可能成为有用的科研助手。
大多数利用人工智能加速科学进步的努力都集中在解决基本概念问题上，如蛋白质折叠或物理方面的天气模拟但是科学研究过程中的很大一部分要枯燥得多——决定要做哪些实验，制定实验方案以及分析数据。
这会占用研究人员大量时间，使他们无法专注于更高价值的工作。这就是为什么谷歌深度思维和拜恩泰科目前正在开发旨在自动化许多这些较为繁琐任务的工具。根据金融时报.
在最近的一次活动上，DeepMind首席执行官Demis Hassabis表示，他的公司正在开发一个以科学为重点的大规模语言模型，该模型可以作为研究助手，帮助设计实验来解决特定假设问题，并且甚至能够预测结果。上周，在AI创新日活动中，BioNTech也宣布他们使用Meta的开源Llama 3.1模型创建了一个名为Laila的人工智能助手，它具有“详细的生物学知识”。
“我们将像Laila这样的AI代理视为一种生产力加速器，可以让科学家和技术人员将其有限的时间用于真正重要的事情上，”该公司的InstaDeep人工智能子公司首席执行官Karim Beguir表示。金融时报.
机器人在现场演示中展示了其功能，科学家们使用它来自动化分析DNA序列并可视化结果。根据星座研究，该模型有多种尺寸，并与InstaDeep的DeepChain平台集成，该平台托管了各种其他专注于特定领域的AI模型。蛋白质设计或分析DNA序列。
BioNTech和DeepMind并不是第一个尝试将最新的AI技术转化为实验室中的得力助手的公司。去年，研究人员展示了结合OpenAI的GPT-4模型与网络搜索工具、执行代码工具以及操作实验室自动化设备的工具可以创造出“意识科学家”那能够设计、规划和执行复杂的化学实验.
也有证据表明AI可以帮忙决定研究的方向。科学家使用Anthropic的Claude 3.5模型生成了成千上万的新的研究想法模型然后根据原创性对它们进行了排名。当人类评审员根据新颖性、可行性以及预期有效性等标准评估这些想法时，他们发现这些想法在平均质量上是更原汁原味和令人兴奋比人类参与者想象出来的还要多。
然而，人工智能对科学过程的贡献可能有其限度。一位学术人士与东京初创公司Sakana AI的合作引起了轰动。“人工智能科学家”专注于机器学习研究。它能够进行文献回顾、提出假设、开展实验并撰写论文。但产生的研究成果被认为最多只是增量性的，其他研究人员建议由于大型语言模型的性质，输出可能不可靠。
这突出了使用AI加速科学的一个核心问题——如果产出的论文或研究成果质量不高，那么单纯地大量生成这些内容几乎没有用处。作为一个例子，当研究人员深入研究了他们发现，在由DeepMind生成的两百万个AI水晶中，几乎没有任何一个满足“新颖性、可信度和实用性”这些重要标准。
澳大利亚皇家墨尔本理工大学的卡琳·范斯波尔指出，学术界已经受到了那些生产大量低质量研究论文的“论文工厂”的破坏，写于对话如果不加小心地监督，新的AI工具可能会加速这一趋势。
然而，忽视人工智能改善科学过程的潜力是不明智的。自动化许多科学研究中的繁琐工作的能力可能非常宝贵，只要这些工具被用于增强人类而不是替代人类，它们的贡献将是显著的。
我是一名驻印度班加罗尔的自由职业科学和技术作家。我的主要兴趣领域是工程、计算和生物学，特别关注这三个领域的交叉点。
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