Мы представляем Paper2Agent — автоматизированную платформу, которая преобразует научные статьи в агентов искусственного интеллекта (ИИ). Paper2Agent трансформирует результаты исследований из пассивных артефактов в активные системы, ускоряющие их использование и поиск. Традиционные научные статьи требуют от читателей понимания и адаптации кода, данных и методов статьи к своей работе, что создает барьеры для распространения и повторного использования. Paper2Agent решает эту проблему, преобразуя статью в агента ИИ, который функционирует как виртуальный ответственный автор, предоставляя доступ к рукописи, дополнительным материалам, наборам данных, коду и рабочим процессам в виде активных, встроенных в агент знаний, а не статического текста. Он анализирует статью и кодовую базу с помощью нескольких агентов для построения сервера протокола контекста модели (MCP), а затем генерирует и запускает тесты для уточнения и повышения надежности MCP. Эти MCP-серверы статей могут быть подключены к чат-агенту (например, Claude Code) для выполнения сложных научных запросов на естественном языке, одновременно вызывая инструменты и рабочие процессы из статьи. Мы демонстрируем эффективность Paper2Agent на примерах из практики. Компания Paper2Agent создала агента, который использует AlphaGenome 1 для интерпретации геномных вариантов, а также агентов на основе Scanpy 2 и TISSUE (импутация транскриптов с пространственной оценкой неопределенности отдельных клеток) 3 для проведения анализа транскриптомики отдельных клеток и пространственной транскриптомики. Мы подтверждаем, что эти агенты воспроизводят результаты оригинальных статей и выполняют новые пользовательские запросы. Paper2Agent создала несколько агентов, которые совместно определяют приоритетность причинного гена псориаза. Превращая статичные статьи в интерактивных агентов ИИ, Paper2Agent внедряет парадигму распространения знаний и совместную экосистему ученых-исследователей в области ИИ.
💛 😧 🎃
А бы написал, что с такими инструментами наука у нас реально закончится. Но нет, не будет этого. Да, человечество ежегодно производит порядка 2,5 млн научных статей. А сколько было написано уже? А сколько пишется отчетов, диссеров, книг, отдельных работ, не считая научных материалов? Речь идёт о том, что за 100 лет эти цифры легко уложатся в 1 млрд. И это потенциально 1 млрд ИИ-агентов, которые взаимодействуют между собой.
Даже не хочу думать, сколько на это потребуется энергии. А также вычмощностей, а так же для хранения, обработки, коммуникации и т.д и т.п. Фишка ещё в том, что
КАЧЕСТВО этих материалов — не одинаковое. Притча во языцах конвейеры по производству бреда в Латинской Америке, в Индии, в Китае, в арабских странах Африки и не только. И это же всё потенциально может быть агентировано. Оно будет взаимодействовать. И будет
ГНАТЬ ГЛЮКИ!
Т.е., мы по факту придем опять к тому, что у нас будет одна часть системы академической работы, где будут качественные материалы и качественные ИИ-агенты на их основе — и
ЛЮТОЕ ГОВНО. Будут отдельные, даже не страны, а академические институты и сети, которые будут юзать с пользой эти инструменты,
проверяя, углубляя и расширяя научный поиск — и
ЛЮТОЕ ГОВНО, производящее
ЕЩЁ БОЛЕЕ АДОВОЕ ГОВНО! Т.е., если представить, что внедрение такого рода технологий, это просто функция от капитала, то мы опять приходим к классике — концентрации и централизации его.
Так что, наука не кончится с внедрением таких интересных технологий. Она просто кончится в некоторых местах. А в других местах ещё больше рванет вверх. Просто будет очередной технологический разрыв, слабо преодолимый, потому что слишком уж капиталоемкая технология задействована. Вот и всё.
#ИИ #экономика #политика
