Багатоагентна система AI-співавтора від Google доводить свою ефективність як потужний науковий асистент, здійснюючи справжні наукові відкриття, на які вчені зазвичай витрачають роки.
Відштовхуючись від викликів сучасного наукового процесу, Google створила AI-співавтора як багатоагентну систему на основі Gemini 2.0. Система розроблена як інструмент для спільної роботи з науковцями, імітуючи процеси мислення, що лежать в основі наукового методу.
На відміну від стандартних інструментів для огляду літератури та підсумовування, AI-співавтор призначений для відкриття нових знань і формулювання оригінальних дослідницьких гіпотез на основі попередніх даних і з урахуванням конкретних наукових цілей. Задавши мету дослідження природною мовою, система генерує нові гіпотези, детальні огляди та експериментальні протоколи.
Можливості системи яскраво продемонстрували професори Імперського коледжу Лондона Хосе Пенадес і Тьяго Коста, які поставили перед нею складне питання щодо еволюції бактерій. Лабораторія Пенадеса протягом десятиліття досліджувала, як капсид-формуючі фаг-індуковані хромосомні острови (cf-PICI) можуть змінювати хвости для інфікування різних бактеріальних видів. Перед публікацією своїх результатів вони вирішили перевірити AI-співавтора, показавши йому неопубліковані дані та з’ясувати, чи зможе він дійти такого ж висновку.
Результат виявився вражаючим. AI правильно визначив, що cf-PICI створюють власні капсиди й упаковують свою ДНК, використовуючи лише фагові хвости для переносу. Система виявила, що cf-PICI вивільняють у середовище неінфекційні капсиди без хвостів, які містять їхню ДНК, а потім взаємодіють із хвостами фагів різних видів, утворюючи химерні частинки, здатні впорскувати ДНК у різні бактеріальні види залежно від типу хвоста.
Професор Пенадес зазначив, що його команду стримували власні упередження: "Ми були упередженими. Багато років я вважав — і всі, хто займається біологією фагів, вважають — що після інфікування утворюються лише інфекційні частинки з капсидом і хвостом. Ми не розуміли, чому деякі PICI можна індукувати, але вони не передаються... Ми були настільки упередженими, що не бачили, що відбувається насправді."
Ефективність AI-співавтора підтверджена й іншими прикладами. На підмножині з 11 дослідницьких завдань експерти порівнювали результати системи з іншими релевантними моделями. Хоча вибірка була невеликою, фахівці відзначили, що AI-співавтор має вищий потенціал новизни та впливу, а його результати їм сподобалися більше, ніж у конкурентів.
Для відповідального дослідження потенціалу AI-співавтора Google відкриває доступ до системи для наукових організацій через програму Trusted Tester. Оскільки наукові виклики стають дедалі складнішими та міждисциплінарними, такі інструменти, як AI-співавтор, можуть значно прискорити темпи відкриттів, допомагаючи дослідникам долати власні упередження й знаходити перспективні напрями для нових досліджень.