Штучний інтелект у наукових дослідженнях
Наукові дослідження стали однією з найперспективніших сфер застосування штучного інтелекту. Вона ж стала однією з найбільш суперечливих.
По всьому світу технологічні компанії спрямовують аналітичну потужність штучного інтелекту на створення інструментів для науковців. Поступово він проникає на всі етапи дослідницького процесу.
Сучасні науковці можуть використовувати ШІ для узагальнення наукових робіт, для пошуку прогалин у дослідженнях, для пошуку ідей від експертів та експертного рецензування.
Інвестори виявляють дедалі більший інтерес до цього прогресу. Минулого року система документообігу досліджень Elicit зібрала 9 млн доларів за кілька місяців після запуску, а каліфорнійський стартап NobleAI залучив 17 млн євро на платформу для формулювання хімічних речовин і матеріалів.
По той бік Атлантики також з'являються європейські претенденти. Поточний лідер континенту - компанія Iris, що базується в Осло, яка сьогодні оголосила про проведення раунду фінансування серії А на суму 7,6 млн євро.
Флагманський продукт Iris - це механізм машинного навчання, який аналізує академічні дослідження. Користувачі вказують інструменту на пошук потрібної їм інформації. Потім система класифікує, узагальнює та систематизує мільйони документів, щоб надати дієві висновки.
"Наші інструменти дозволяють швидко переглянути десятки тисяч наукових праць, щоб визначити релевантну інформацію на перетині таких нішевих областей, як біозахист фермерських господарств і моделі міграції птахів - аналіз, який вручну зайняв би у дослідників місяці", - повідомила Аніта Шьолл Абільдгаард, генеральний директор і співзасновник компанії Iris.
Абільдгаард також впевнена в точності продукту. Вона стверджує, що має ліки проти однієї з найгірших недуг ШІ - галюцинацій.
Боротьба з галюцинаціями ШІ
Основна точка спалаху виникла після того, як компанія Meta запустила Galactica в листопаді 2022 року. Програмне забезпечення, яке позиціювалася як велика мовна модель для науки і було навчене на 48 мільйонах дослідницьких документів, створювало короткі шляхи до академічних висновків. На жаль, воно також продукувало нескінченні потоки нісенітниць, згенерованих штучним інтелектом.
Результати дослідження викликали резонанс у соціальних мережах. Науковці також були стурбовані схильністю ШІ генерувати неточну інформацію. Дослідник Майкл Блек, директор Інституту інтелектуальних систем імені Макса Планка в Німеччині, попередив, що цей інструмент може "відкрити еру глибоких наукових фальсифікацій".
Реакція налякала Meta. Всього через три дні після запуску Galactica компанія вимкнула інструмент.
Поки розгорталася полеміка, Айріс просувала рішення для усунення цих помилок.
Стартап поєднує графіки знань, витягнуті дані та тестування контекстної схожості, щоб виміряти фактичну точність контенту, створеного штучним інтелектом. Щоб підтвердити результати, система також надає джерела, які можна перевірити.
Завдяки цим запобіжним заходам Айріс обіцяє значно зменшити кількість галюцинацій.
"Перехресна перевірка контенту, згенерованого нашим ШІ, зі структурованими базами знань та оцінка семантичної схожості з фактичними джерелами дозволяє нам покращити релевантність наших результатів", - зазначила Абільдгаард.
Озброївшись інвестиціями та захистом точності, Айріс тепер планує додати до арсеналу додаткові інструменти. На черзі - чат-асистент, який допомагатиме дослідникам у роботі з системою та персоналізуватиме робочий процес.
Проте, за словами Абільдгаард, точність залишається пріоритетом, оскільки "фактологічне обґрунтування має першорядне значення" в дослідженнях.