Googleov višestruko-agentski sustav AI su-znanstvenika pokazuje se kao moćan istraživački asistent ostvarujući stvarna znanstvena otkrića do kojih bi istraživačima inače trebalo godinama da ih otkriju.
Potaknut izazovima u suvremenom procesu znanstvenog otkrića, Google je razvio AI su-znanstvenika kao višestruko-agentski AI sustav temeljen na Gemini 2.0. Sustav je osmišljen kao suradnički alat za znanstvenike, oponašajući proces zaključivanja koji je temelj znanstvene metode.
Za razliku od standardnih alata za pregled i sažimanje literature, AI su-znanstvenik namijenjen je otkrivanju novih, originalnih saznanja i formuliranju inovativnih istraživačkih hipoteza na temelju postojećih dokaza i prilagođenih specifičnim istraživačkim ciljevima. Na temelju istraživačkog cilja izraženog prirodnim jezikom, sustav generira nove hipoteze, detaljne preglede istraživanja i eksperimentalne protokole.
Mogućnosti sustava dramatično su demonstrirane kada su profesori José Penadés i Tiago Costa s Imperial College London izazvali sustav složenim pitanjem o evoluciji bakterija. Penadésov laboratorij proveo je desetljeće istražujući kako kapsid-formirajući fagi-inducibilni kromosomski otoci (cf-PICI) mogu mijenjati repove kako bi inficirali različite vrste bakterija. Prije objave svojih rezultata, odlučili su testirati AI su-znanstvenika pokazujući mu svoje neobjavljene podatke i provjeriti može li doći do istog zaključka.
Rezultat je bio izvanredan. AI je točno identificirao da cf-PICI proizvode vlastite kapside i pakiraju svoju DNK, oslanjajući se isključivo na fag-repove za prijenos. Otkrio je da cf-PICI otpuštaju neinfektivne kapside bez repa koji sadrže njihovu DNK u okoliš, a oni potom međudjeluju s fag-repovima iz različitih vrsta kako bi formirali himerične čestice sposobne ubrizgati DNK u različite bakterijske vrste, ovisno o prisutnom repu.
Profesor Penadés istaknuo je da je njegov tim bio ograničen vlastitim predrasudama: "Bili smo pristrani. Godinama sam mislio—a i svi koji se bave biologijom faga misle—da nakon infekcije postoje infektivne čestice s kapsidom i repom. Nismo razumjeli zašto smo imali PICI-je koji su se mogli inducirati, ali se nisu prenosili... Toliko smo bili pristrani da nismo mogli vidjeti što se zapravo događa."
Učinkovitost AI su-znanstvenika potvrđena je i izvan ovog pojedinačnog slučaja. Na podskupu od 11 istraživačkih ciljeva, stručnjaci iz područja procijenili su rezultate sustava u odnosu na druge relevantne modele. Iako je uzorak bio mali, stručnjaci su ocijenili da AI su-znanstvenik ima veći potencijal za novost i utjecaj te su preferirali njegove rezultate u odnosu na druge modele.
Kako bi omogućio odgovorno istraživanje potencijala AI su-znanstvenika, Google omogućuje pristup sustavu istraživačkim organizacijama kroz Trusted Tester Program. Kako znanstveni izazovi postaju sve složeniji i interdisciplinarni, alati poput AI su-znanstvenika mogli bi značajno ubrzati tempo otkrića pomažući istraživačima da prevladaju vlastite predrasude i identificiraju obećavajuće nove smjerove istraživanja.