Искусственный интеллект стремительно трансформирует не только нашу повседневную жизнь, но и сферу научных исследований.
Согласно новому отчету ученых, количество публикаций в естественных науках, связанных с ИИ, увеличилось почти в 30 раз с 2010 по 2025 год.
Доля статей, в которых упоминается искусственный интеллект, в разных областях естественных наук колеблется от 6% до 9%. В 2025 году свыше 80 тысяч статей, препринтов и прочих публикаций в области естественных наук — включая науки о жизни, физические и науки о Земле — содержали упоминания об ИИ, что на 26% больше, чем в 2024 году. Наибольшее количество таких работ было зарегистрировано в области физических наук (33 тысячи), а наибольший процент — в науках о Земле (9%).
«Ученые действительно приняли эту эру ИИ», — отмечает специалист по компьютерным наукам из Университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе Йоланда Гил, возглавившая составление отчета.
На фоне роста числа научных публикаций, связанных с ИИ, в отчете также упоминается о появлении множества базовых моделей (foundation models) — систем ИИ, которые обучены на огромных объемах данных из определенных областей науки. Среди них — первая модель для астрономии AION-1, обученная на информации о более 200 миллионах небесных объектов. «Когда я общалась с учеными в 2024 году на тему базовых моделей для науки, они не имели представления, что это такое. Они не знали о существовании таких моделей. Думаю, мы стали свидетелями очень быстрого прогресса», — подчеркивает Гил.
Множество исследователей начали использовать ИИ-агентов, которые самостоятельно выполняют научные задачи, однако отчет выражает сомнение в их эффективности. ИИ-агенты пока с трудом справляются с многошаговыми процессами, получая лишь около половины баллов от специалистов с докторской степенью. «Агенты — это замечательно, но мы все еще далеки от понимания того, как их можно использовать эффективно», — говорит Гил.
Бурный рост применения ИИ порождает дискуссии о его влиянии на качество научных исследований. «Неясно, является ли этот стремительный рост продуктивным для науки, — комментирует специалист по компьютерным наукам Арвинд Нарайанан из Принстонского университета. — На мой взгляд, это происходит слишком быстро, не давая научным стандартам времени для адаптации, и поэтому качество исследований резко снизилось».
Гил подчеркивает, что пока нет убедительных доказательств того, что ИИ способствует повышению продуктивности ученых. «Исследований не так много, — добавляет она. — Но ученые уже не могут обойтись без него. Если бы вы отняли у них ИИ, начался бы бунт».
Эффективность передовых моделей ИИ продолжает стремительно увеличиваться. «Каждый раз я думаю: ну уж в следующем году рост точно замедлится. Но этого не происходит», — констатирует Гил.
Фото: hi-tech.mail.ru