На заре эпохи ИИ разработчики представляли его как лучшего помощника ученых, способного избавить их от скучной рутинной работы - работы с документацией, оформления и перевода статей и т.д. Спустя несколько лет ИИ при поддержке правительств уже приближается к тому, чтобы заменить целые коллективы исследователей.

Британское Агентство перспективных исследований и изобретений (ARIA) запустило программу AI Scientist, в рамках которой выделяет гранты на разработку автономных ИИ-лабораторий. Цель проекта - получить LLM-”ученых”, способных самостоятельно генерировать гипотезы, разрабатывать эксперименты, проводить их, интерпретировать результаты и использовать данные для обучения. В случае, если эксперимент не принес желаемых результатов, ИИ должен скорректировать условия и провести его повторно. Людям в этом процессе отведена скромная роль наблюдателей.

Агентство, уже получившее 245 заявок из разных стран, выделило 9 грантов по 6 млн фунтов каждый. За 9 месяцев разработчики должны продемонстрировать, что их модели способны решать практические задачи. Например, команда из Оксфорда пытается создать “автоматизированного ученого-онколога” - ИИ должен непрерывно генерировать, тестировать и уточнять гипотезы о вакцинах против рака в масштабах, недоступных людям. Другая группа разработчиков создает ИИ для совершенствования систем доставки ДНК в клетки, которые должны облегчить генную инженерию. Третья работает над моделью для автономного производства микробных белков и т.д.

Но правительство Великобритании решило не складывать все яйца в одну корзину - помимо выделения грантов для небольших команд, оно также заключает контракты с технологическими корпорациями. В сотрудничестве с Google DeepMind оно намерено построить автономную ИИ-лабораторию по синтезу и тестированию новых материалов, которая будет работать с сотнями образцов ежедневно. В рамках лаборатории Gemini, выполняющий роль научного сотрудника, будет объединен с роботизированными системами, проводящими эксперименты. На лабораторию уже возлагают большие надежды: например, на открытие сверхпроводников, работающих при комнатной температуре, а также материалов для создания более эффективных чипов.

Правительства и компании обещают, что светлое будущее уже на пороге, но забывают сообщить о долгосрочных последствиях. Первое из них состоит в том, что ИИ может вытеснить многие рабочие места в науке уже в ближайшее время. Как заявил один из руководителей ARIA, “для студентов PhD есть лучшее применение, чем ожидание в лаборатории в 3 часа утра, чтобы убедиться, что эксперимент доведен до конца”. На практике, отняв у студентов и других сотрудников лаборатории работу, от физической до интеллектуальной, ИИ не предлагает ничего взамен. Штат многих автономных лабораторий может быть сокращен до 1-2 человек - эксперта в сфере, в которой проводится исследование (биотехнологии, материаловедение и т.д.), и специалиста по машинному обучению, которые будут контролировать ход экспериментов.

Вторая проблема в том, что исследования будут все больше переходить в руки технологических компаний – как через прямые контракты (вроде соглашения Великобритании и DeepMind), так и через покупки уже опробованных университетами и стартапами ИИ-лабораторий. Не только отдельные коллективы, но и малые компании потеряют возможность конкурировать в области науки с корпорациями, мощности которых позволят проводить сотни тысяч экспериментов в день.
Последние, в свою очередь, будут получать авторские права на разработки и контроль над их использованием, включая ценообразование. Сейчас правительства, заключающие контракты, до определенной степени могут влиять на это, но в дальнейшем корпорации будут приобретать все больше полномочий. До сих пор многие изобретения все еще создаются в рамках государственных грантов, но в будущем – по мере накопления ИИ-компаниями массивов данных и опыта, а также разработки новых технологий – университеты будут иметь гораздо меньше преимуществ в научной конкуренции.