Googles Multi-Agenten-KI-Co-Wissenschaftler-System erweist sich als leistungsstarker Forschungsassistent, indem es echte wissenschaftliche Entdeckungen macht, für die Forschende normalerweise Jahre benötigen würden.
Angespornt durch Herausforderungen im modernen wissenschaftlichen Entdeckungsprozess entwickelte Google den KI-Co-Wissenschaftler als Multi-Agenten-KI-System auf Basis von Gemini 2.0. Das System ist als kollaboratives Werkzeug für Wissenschaftler:innen konzipiert und spiegelt den Denkprozess wider, der der wissenschaftlichen Methode zugrunde liegt.
Über die üblichen Werkzeuge zur Literaturrecherche und -zusammenfassung hinaus ist der KI-Co-Wissenschaftler darauf ausgelegt, neues, originäres Wissen zu erschließen und neuartige Forschungshypothesen auf Basis vorhandener Evidenz und zugeschnitten auf spezifische Forschungsziele zu formulieren. Erhält das System ein Forschungsziel in natürlicher Sprache, generiert es neuartige Hypothesen, detaillierte Forschungsüberblicke und experimentelle Protokolle.
Die Fähigkeiten des Systems wurden eindrucksvoll demonstriert, als die Professoren José Penadés und Tiago Costa vom Imperial College London es mit einer komplexen Fragestellung zur bakteriellen Evolution herausforderten. Das Labor von Penadés hatte ein Jahrzehnt damit verbracht, zu klären, wie kapsidbildende phageninduzierbare chromosomale Inseln (cf-PICIs) Schwänze austauschen können, um verschiedene Bakterienarten zu infizieren. Noch vor der Veröffentlichung ihrer Ergebnisse beschlossen sie, den KI-Co-Wissenschaftler zu testen, indem sie ihm ihre unveröffentlichten Daten zeigten und prüften, ob er zur gleichen Schlussfolgerung gelangen würde.
Das Ergebnis war bemerkenswert. Die KI erkannte korrekt, dass cf-PICIs ihre eigenen Kapside produzieren und ihre DNA verpacken, sich aber ausschließlich auf Phagenschwänze für den Transfer verlassen. Sie entdeckte, dass cf-PICIs nicht-infektiöse, schwanzlose Kapside mit ihrer DNA in die Umgebung freisetzen, die dann mit Phagenschwänzen verschiedener Arten interagieren, um chimäre Partikel zu bilden, die in der Lage sind, DNA – abhängig vom jeweiligen Schwanz – in unterschiedliche Bakterienarten einzuschleusen.
Professor Penadés merkte an, dass sein Team durch eigene Vorurteile behindert wurde: „Wir waren voreingenommen. Viele Jahre lang dachte ich – und alle, die sich mit Phagenbiologie beschäftigen, denken –, dass nach einer Infektion infektiöse Partikel mit Kapsid und Schwanz entstehen. Wir verstanden nicht, warum wir PICIs hatten, die induziert werden konnten, aber nicht übertragen wurden ... Wir waren so voreingenommen, dass wir nicht sehen konnten, was tatsächlich geschah.“
Die Leistungsfähigkeit des KI-Co-Wissenschaftlers wurde über diesen Einzelfall hinaus bestätigt. Bei einer Teilmenge von 11 Forschungszielen bewerteten Fachexpert:innen die Systemergebnisse im Vergleich zu anderen relevanten Baselines. Obwohl die Stichprobengröße klein war, sahen die Expert:innen im KI-Co-Wissenschaftler ein höheres Potenzial für Neuartigkeit und Wirkung und bevorzugten dessen Ergebnisse gegenüber anderen Modellen.
Um eine verantwortungsvolle Erforschung des Potenzials des KI-Co-Wissenschaftlers zu ermöglichen, ermöglicht Google Forschungseinrichtungen den Zugang zum System über ein Trusted Tester Program. Da wissenschaftliche Herausforderungen immer komplexer und interdisziplinärer werden, könnten Werkzeuge wie der KI-Co-Wissenschaftler die Geschwindigkeit von Entdeckungen erheblich steigern, indem sie Forschenden helfen, eigene Vorurteile zu überwinden und vielversprechende neue Forschungsrichtungen zu identifizieren.