A Google a múlt hónapban mutatta be "tudományos MI-munkatársát" (AI co-scientist), ami a Gemini 2.0 modellre épülő mesterségesintelligencia-rendszerrel támogatná a tudósokat új hipotézisek és részletes kutatási tervek megalkotásában, emellett pedig jelentősen gyorsítaná a felfedezések megvalósítását az orvosbiológiai és már tudományos területeken. Az eszköz a Google közleménye szerint "fejlett érvelési képességekkel" rendelkezik, ezekben pedig azokat az érvelési folyamatokat tükrözi, amelyekre a tudományos módszer is alapul: az ötleteket lényegében az MI-ágensek vitájával finomítja.
Az első nyilatkozatok között sok olyan megszólalást lehetett hallani, ami a tudósoknak biztosított "szuperképességekről" és a tudomány "túltöltéséről" szólt. A hype azonban ebben az esetben is csak hype-nak tűnik: a Futurism összeállítása szerint más megszólalók egyelőre nem igazán értik, mitől lenne forradalmi a Google új megoldása. Az MIT egyik kutatója például érdekesnek nevezte a tudományos MI-munkatársat, de nem látja, hogy bárhol nagyon komolyan használatba vették volna, és abban sem biztos, hogy egyáltalán van-e igény egy ilyen típusú "hipotézisgenerátorra" a tudományos közösségben.
A TechCrunch-nak nyilatkozó patológus arról beszélt, hogy a Google szerint új megközelítéseket sikerült kidolgozni a gyógyszerek alkalmazásában a leukémia vagy a májfibrózis kezelésére, de a szakember úgy látja, hogy ennyire homályos eredményeket "egyetlen legitim tudós sem venne komolyan". A rendelkezésre bocsátott információkat ugyanis elégtelennek tartja annak megítélésére, hogy a technolgia valójában mennyire hasznos; a New Scientist cikkében egy másik szakember azt is elmagyarázta, hogy a Google MI-je csupa olyan szert azonosított, amiről eddig is tudták, hogy antifibrotikus hatású.
Abban segít, amiben nem kértek tőle segítséget
Azt természetesen a kritikusok is elismerik, hogy az AI co-scientist nagyon hasznos lehet, ha mondjuk percek alatt képes elemzéseket és összefoglalókat készíteni az irdatlan mennyiségű tudományos irodalom felhasználásával, ami nyilvánvaló időmegtakarítást jelenthet majd. De még ez is csak akkor igaz, ha megoldást találnak az MI-hallucináció poblémájáa, amit ilyen alkalmazásokban nem elég egyszerűen csak lejjebb szorítani. A Google azonban nem valamilyen automatizált kutatási asszisztensként hirdeti az új eszközt, hanem annyira magasra teszi a lécet, hogy csoda lenne, ha végül nem verné le.
A Fururism arra a kérdésre is kitér, hogy vajon olyasmiről van-e szó, amit a tudósok tényleg igényelnek – ez ugyanis még fontosabb lehet az AI co-scientist jövőjét tekintve. A japán Sony Computer Science Laboratories egyik MI-kutatója szerint a legtöbb tudós a hipotézisek generálását tartja a munkája legszórakoztatóbb részének, és nem pont ezt akarja kiszervezni egy számítógépnek, megtartva magának a kevésbé inspiráló feladatokat. Szerinte a generatív MI fejlesztői félreértik, hogy az emberek mit miért csinálnak, és olyan termékeket építenek, amelyek nem a megfelelő folyamatokat automatizálják.
CIO KUTATÁS
AZ IRÁNYÍTÁS VISSZASZERZÉSE
Valóban egyre nagyobb lehet az IT és az IT-vezető súlya a vállalatokon belül? A nemzetközi mérések szerint igen, de mi a helyzet Magyarországon?
Segítsen megtalálni a választ! Töltse ki a Budapesti Corvinus Egyetem és a Bitport anonim kutatását, és kérje meg erre üzleti oldalon dolgozó vezetőtársait is!
Az eredményeket május 8-9-én ismertetjük a 16. CIO Hungary konferencián.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT A PROJEKTMENEDZSMENTRŐL TUDNI KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, hibrid működésről, elosztott csapatokról, kulturális gapek kezeléséről. Exkluzív információk képzésekről, munkaerőpiacról, kereseti és karrierlehetőségekről.
2025.03.18. Symbol Budapest
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak