8 Minuty
Hlavní výzkumník v oblasti umělé inteligence Thomas Wolf z Hugging Face varuje, že současná generace velkých jazykových modelů pravděpodobně nedokáže vytvořit skutečně novátorské vědecké objevy na úrovni Nobelovy ceny. Místo toho je vnímá jako velmi silné asistenty — užitečné při generování nápadů, analýze dat a syntéze poznatků, avšak ne jako původce paradigmatu měnících teorií.
Proč běžné chatboty zaostávají za reálným objevem
Wolf upozorňuje, že problém je především strukturální. Moderní AI chatboty jsou optimalizované tak, aby předpovídaly nejpravděpodobnější následující token v textové sekvenci. Tento cíl je dělá výjimečnými v dokončování vět, shrnování výzkumu nebo poskytování zdánlivě věrohodných návrhů — avšak ne v tom, aby vynalézaly myšlenky, které jdou proti převládajícím předpokladům a konsensu.
Průlomoví vědci bývají často kontrariáni: zpochybňují ustálené rámce a navrhují překvapivé, na první pohled málo pravděpodobné myšlenky, které se posléze ukážou jako správné. Jako příklad lze uvést Koperníka, který prosadil heliocentrický model. Současné modely jsou naopak silně zkreslené směrem k zarovnání na vstup uživatele a na konsenzus v trénovacích datech, což tlumí ten typ kreativního kontrarianismu, jež je často nezbytný pro průlomy.
Za základní omezení považuje Wolf to, že velké jazykové modely neprovádějí záměrné experimenty vně svého tréninkového prostoru a nehledají aktivně falsifikaci vlastních hypotéz. Místo toho extrapolují z existujících textů, statistik a vzorců jazyka. To může vést k velmi použitelné asistenci při generování nápadů a sumarizaci poznatků, ale ne k systematickému vytváření nových teoriií založených na experimentální verifikaci.
Není to magie, ale velmi schopný kopilot
To však neznamená, že by AI ve výzkumu byla k ničemu. Wolf očekává, že nástroje jako ChatGPT budou fungovat jako kopiloti pro vědce — urychlí rešerše literatury, navrhnou směry experimentů, automatizují opakované analýzy a pomohou se syntézou výsledků. V praxi to může znamenat značné zrychlení rutinních částí vědecké práce a uvolnění času pro lidskou intuici a tvůrčí myšlení.
Existují už konkrétní úspěchy. AlphaFold od DeepMind dramaticky zlepšil předpověď struktury proteinů a stal se klíčovým nástrojem v pracovních postupech při objevování léků. Ale AlphaFold je nutné chápat jako řešení jasně definovaného predikčního problému — předpověď trojrozměrné konformace z primární sekvence — nikoli jako vynález nové biologické teorie z prvních principů. To ilustruje rozdíl mezi úlohami, které lze formalizovat a kvantifikovat (a které současné modely zvládají výborně), a úlohami vyžadujícími kreativní narušení paradigmatu.
Další praktické přínosy zahrnují zlepšení návrhu experimentů pomocí generování kontrolních hypotéz, identifikaci mezí v literatuře, kde chybí důkazy, a rychlejší iteraci simulací a datových analýz. Ve všech těchto rolích AI funguje jako multiplikátor lidského kapitálu — rozšiřuje škálu možných otázek, které může výzkumník zkoumat, a pomáhá třídit relevantní informace mnohem rychleji než manuální přístup.
Ambiciózní výroky versus opatrná realita
Wolffův skepticism byl podnícen četnými eseji a veřejnými výroky dalších lídrů v oblasti AI, kteří předpovídali rychlé a transformační zisky v biologii a medicíně poháněné umělou inteligencí. Některé hlasy v průmyslu hovořily o tom, že lze komprimovat desetiletí pokroku do několika let. Wolf ale varuje, že současná architektura a tréninkové cíle velkých modelů činí takovou akceleraci nepravděpodobnou bez zásadně odlišných přístupů.
Za prvé, mnoho předpovědí podceňuje potřebu experimentálního cyklu: hypotéza → návrh experimentu → sběr dat → analýza → revize hypotézy. Samotné předpovídání textu nezahrnuje tento empirický kruh, ve kterém se hypotézy testují a buď potvrzují, nebo vyvracejí. Za druhé, trénink na historickém textu reprodukuje historické zaujatosti; pokud v datech chybí skutečné průlomové myšlenky nebo jsou podprezentovány, model je nemůže snadno „vymyslet“ s vysokou spolehlivostí.
Wolf rovněž zdůrazňuje, že hodnocení úspěchu AI ve vědě vyžaduje jiná metrika než jen přesnost predikce nebo kvalitu generovaného textu. Důležitá je schopnost iniciovat smysluplné hypotézy, které vedou ke kontrolovatelným experimentům, schopnost nést odpovědnost za chyby a transparentnost v tom, jak model dospívá ke svým návrhům — faktory, které současné modely často nedokážou dostatečně zaručit.
Kde by výzkum mohl směřovat dál
- Hybridní systémy: kombinace symbolického uvažování, modelů citlivých na kauzalitu a zpětné vazby z reálných experimentů by mohla vytvořit nástroje lépe uzpůsobené pro skutečné objevy. Takové systémy by spojovaly výhody statistického učení s možností explicitně reprezentovat a manipulovat s kauzálními strukturami a pravidly.
- Věda s člověkem v smyčce: využití AI pro generování hypotéz při současném spoléhání na lidský skepticism a experimentální ověření. To zahrnuje průběžnou interakci, kde člověk model usměrňuje, vyhodnocuje a selektuje nápady k empirickému testování.
- Ambiciózní startupy: několik firem, včetně Lila Sciences a FutureHouse, zkoumá způsoby, jak posunout AI z role asistenta směrem k opravdovému generování poznatků. Tyto iniciativy často kombinují doménově specifická data, automatizované laboratoře a zpětnovazební mechanismy pro rychlou iteraci hypotéz.
Stručně řečeno, současná AI vyniká v zesilování lidské práce, nikoli v nahrazování té „nepořádné“, skeptické kreativity, která vede k Nobelovým objevům. Nejchytřejší sázky pro blízkou budoucnost jsou na systémy, které rozšíří lidskou intuici a experimentování, místo aby se je snažily úplně nahradit.
Pro úplnost je užitečné rozvést několik technických a praktických detailů o tom, jak by mohla vzniknout efektivnější generativní inteligence pro vědu. Klíčové prvky takového přístupu by zahrnovaly:
- Integraci datově řízeného učení s expertními modely: Vědecké poznání často vyžaduje přesné, symbolické nebo matematické reprezentace. Kombinace neuronových sítí s formálními modely (např. diferenciální rovnice, kauzální grafy) může umožnit lepší extrapolace mimo distribuční prostor tréninkových dat.
- Zpětnovazební cykly založené na experimentu: Automatizované laboratoře a robotizované experimentální platformy mohou poskytovat rychlé, objektivní výsledky, které by modely využily k rekalibraci svých hypotéz a predikcí.
- Robustní metriky a benchmarky: Místo abstraktních ukazatelů kvality textu je třeba vyvinout metriky, které měří, jak návrh hypotézy vede k reprodukovatelnému experimentálnímu výsledku nebo k novému empirickému poznatku.
- Transparentnost a vysvětlitelnost: Pro integraci do vědy je kritická schopnost vysvětlit, proč model navrhl konkrétní experiment či hypotézu — to podporuje důvěru a umožňuje odborníkům kriticky hodnotit návrhy.
Je také důležité si uvědomit sociální a institucionální překážky. Vědecká komunita má vlastní normy pro validaci nových objevů, včetně peer review, reprodukovatelnosti a dlouhodobé kritické diskuze. Aby AI mohla nést větší odpovědnost za generování objevů, musí být přijata a integrována do těchto procesů — což zahrnuje auditovatelné záznamy rozhodovacích kroků, otevřená data a standardy pro reproducibilitu.
Konečně, z hlediska konkurenční výhody jsou tady dvě linie: ta, která soustředí síly na rychlé, praktické nástroje zlepšující produktivitu vědců (rešerše, automatizace analýz), a ta, která usiluje o fundamentální průlom — a to vyžaduje čas, kombinaci různých disciplín a často i nové paradigma ve vývoji AI samotné. Investice do infrastruktury, otevřených dat a interdisciplinárních týmů budou hrát klíčovou roli v tom, která z těchto linií nakonec přinese skutečný vědecký průlom.
Wolfova perspektiva tedy není rezignací na potenciál AI, ale realistickým rámcem: rozpoznat silné stránky současných modelů a současně pracovat na překlenutí mezer — technických i institucionálních — které brání tomu, aby se z AI stal nezávislý zdroj průlomových vědeckých teorií.
Pro vědeckou komunitu to znamená uplatňovat AI strategicky: používat modely tam, kde zrychlí opakovatelnou práci, a zároveň vytvářet procesy, které testují a validují skutečně nové nápady. Takový přístup maximalizuje krátkodobé přínosy a zároveň buduje základy pro dlouhodobější transformaci vědy, pokud a když se objeví nové architektury a tréninkové cíle, které umožní modelům pracovat s větší mírou kreativního rizika a empirické zodpovědnosti.
Zdroj: cnbc
Zanechte komentář