9 Minute
Thomas Wolf, cercetător de top în domeniul inteligenței artificiale și cofondator al Hugging Face, avertizează că generația actuală de modele de limbaj mari (LLM) este puțin probabil să genereze descoperiri științifice cu adevărat noi, de calibru Nobel. În opinia sa, aceste sisteme funcționează mai curând ca asistenți puternici: utile pentru generarea de idei, analizarea datelor şi accelerarea unor etape din cercetare, dar nu pentru formularea de teorii care schimbă paradigme intelectuale.
De ce chatbot‑urile mainstream nu ajung la descoperiri reale
Wolf argumentează că problema este, în esență, structurală. Chatbot-urile moderne sunt optimizate pentru a prezice următorul token cel mai probabil într-o secvență de text. Obiectivul lor de antrenament—maximizarea probabilității secvenței observate—le face excepționale la încheierea propozițiilor, la sumarizarea literaturii şi la furnizarea de sugestii care sună plauzibil. Totuşi, aceeaşi proprietate limitează capacitatea de a genera idei care contrazic presupunerile predominante sau care par, inițial, improbabile.
Un LLM antrenat să reproducă pattern‑uri frecvente va tinde să favorizeze consensul și formulările aliniate cu promptul utilizatorului. Această aliniere reduce „contrarianismul” creativ — acel stil de gândire critic şi riscant care a condus istoric la salturi conceptuale majore. Pentru a produce o teorie cu adevărat revoluționară, e nevoie adesea de ipoteze surprinzătoare și de dispuse la a respinge variante confortabile, nu de a reproduce variații probabile ale cunoștințelor existente.
Mai mult, modelele actuale sunt dependente de datele istorice pe care au fost antrenate. Ele reflectă erorile, limitările și părtinirile acelor date: raportările publice, publicările științifice, recenziile și dialogurile disponibile online. Dacă un set de date nu conține exemple de abordări cu adevărat neconvenționale, modelul nu va avea un „model” intern de a genera astfel de idei. În termeni tehnici, există o tendință de a exploata regiuni de spațiu parametric care corespund rezultatelor cu probabilitate mare în datele de antrenament, mai degrabă decât de a explora regiuni rare, potențial fructuoase dar mai puțin probabile.
Există şi o dimensiune practică: descoperirile fundamentale nu sunt doar propoziții coerente; ele implică demonstrații, contra‑exemple, validări experimentale și un cadru conceptual care explică și prezice fenomene. Modelele de limbaj excelează la manipularea simbolică și la analogii lingvistice, dar nu au acces direct la procesul de validare experimentală sau la capacitatea de a proiecta și executa experiențe în lumea fizică — cel puțin nu fără un sistem închis de feedback care să le conecteze la experimente reale.
Nu magie, ci un copilot foarte capabil
Aceste limitări nu înseamnă că AI este inutilă în cercetare. Dimpotrivă, Wolf anticipează că instrumente precum ChatGPT şi alte LLM‑uri vor deveni copiloți indispensabili pentru cercetători. Ele pot accelera revizuirile de literatură, pot identifica lacune în cunoaștere, pot sugera direcții experimentale promițătoare și pot automatiza analize repetitive sau preprocesări complexe de date.
În practică, un LLM integrat corect într‑un flux de lucru științific poate ajuta la:
- Generarea rapidă a sintezelor și a rezumatelor critice din sute de articole, economisind timp prețios;
- Proiectarea protocoalelor experimentale sau propunerea controalelor statistice care merită testate;
- Scrierea și verificarea codului pentru analize, pipeline‑uri de procesare a datelor și automatizarea sarcinilor repetitive;
- Identificarea variantelor robuste ale rezultatelor, prin simulări textuale sau propuneri de experimente alternative;
- Facilitarea colaborării interdisciplinare, prin traducerea jargonului specializat între domenii şi sintetizarea contribuțiilor diverse.
Totuşi, trebuie subliniat riscul de „halucinație” — generarea de afirmații sau referințe inexacte sau inexistente. Din acest motiv, integrarea în cercetare cere procese stricte de verificare: evaluare de către experți, replicare experimentală și audit al surselor. În lipsa acestor măsuri, asistența IA poate produce mai mult zgomot decât valoare științifică.
Există deja succese concrete. AlphaFold, dezvoltat de DeepMind, a transformat predicția structurii proteinelor, oferind modele care se apropie adesea de rezoluția experimentală. Această capacitate a avut un impact semnificativ în fluxurile de lucru pentru descoperirea de medicamente, designul de enzime și studiul funcției biomoleculare. Cu toate acestea, AlphaFold este, în esență, o soluție la o problemă bine definită de predicție a structurii — antrenată pe date experimentale de înaltă calitate — şi nu un generator autonom de teorie biologică din principii fundamentale.
Limitările AlphaFold ilustrează diferența esențială între a rezolva o problemă bine formulată și a face salturi conceptuale: predicția structurii rămâne o problemă de mapping între secvență și structură, iar succesul a venit din agregarea unei cantități imense de date experimentale și din arhitecturi adaptate domeniului. În schimb, o nouă teorie biologică ar necesita nu doar predicții mai bune, ci o paradigmă explicativă care să reunească fenomene disparate și să propună experimente care pot falsifica ipoteze fundamentale — un proces care, pentru moment, rămâne dominat de judecata umană și de controalele experimentale riguroase.
Promisiuni ambițioase, realitate prudentă
Scepticismul lui Wolf a fost alimentat şi de lecturi ale unor eseuri şi previziuni ale altor lideri din industria AI, care au anunțat câștiguri rapide și transformări majore în biologie şi medicină induse de AI. În timp ce unele voci au lansat ipoteza compresiei unor decenii de progres în doar câţiva ani, Wolf avertizează că arhitectura actuală și obiectivele de antrenament ale modelelor mari fac o astfel de accelerare improbabilă fără abordări fundamental diferite.
În practică, pentru a muta AI din sfera unui instrument asistiv în cea a unui generator de insight-uri fundamentale sunt necesare schimbări care includ, dar nu se limitează la:
- Reformularea obiectivelor de antrenament pentru a încuraja explorarea de soluții rare sau „improbabile” care totuşi pot fi validate experimental;
- Conectarea modelelor la bucle de feedback cu experimente reale (sisteme active de învățare) astfel încât ipotezele generate să poată fi testate şi rafinate iterativ;
- Integrarea capacităților de raționament cauzal și de rezolvare simbolică, pentru a construi explicații care merg dincolo de corelații statistice;
- Modele multimodale care pot lega observații din laborator (imagini, secvențe, spectre) de ipoteze teoretice şi de strategii experimentale concrete.
Toate aceste direcții sunt active în cercetare, dar tranziția de la progrese punctuale la o revoluție cognitivă în știință rămâne complexă. Provocarea majoră este aceea a validării: un sistem care generează ipoteze trebuie să fie capabil, fie direct, fie prin orchestrarea unor experimente, să le pună la încercare. Fără un astfel de ciclu de feedback, multe dintre propunerile cele mai interesante rămân la stadiul de sugestii plauzibile, neconfirmate.
Unde s‑ar putea îndrepta cercetarea
- Hybrid systems: combinarea raționamentului simbolic, a modelelor sensibile la cauzalitate și a buclelor de feedback bazate pe experiment ar putea genera unelte mai capabile pentru descoperire. În practică, asta înseamnă arhitecturi hibride care îmbină rețele neuronale cu motoare de inferență simbolică și motoare de planificare experimentale.
- Human-in-the-loop science: valorificarea AI pentru generarea de ipoteze, dar păstrând scepticismul și validarea umană prin experimente bine concepute. Această abordare hibridă poate accelera ciclul cercetare‑testare‑refacere, reducând costurile de explorare fără a pierde controlul științific.
- Startups aiming higher: mai multe companii, inclusiv Lila Sciences şi FutureHouse, explorează modalități de a împinge AI de la asistență către generarea de insight‑uri autentice. Ele experimentează cu pipeline‑uri integrate care combină simulări de laborator, învățare automată și validare experimentală rapidă pentru a muta teoria către testare practică.
Fiecare dintre aceste direcții implică eforturi interdisciplinare: informaticieni, experți în domeniu, ingineri de laborator și specialiști în etică trebuie să colaboreze pentru a proiecta sisteme care nu doar generează ipoteze, ci şi le verifică în condiţii controlate.
Pe termen scurt şi mediu, cele mai inteligente investiții par a fi în sisteme care amplifică intuiția și agilitatea cercetătorilor umani: instrumente care economisesc timp, reduc sarcinile repetitive, validează automat paşi metodologici și propun experimente alternative, dar care lasă deciziile critice și interpretarea finală în sarcina oamenilor. Aceasta nu e o pierdere de oportunitate, ci o adiție practică: studenții, postdoctoranzii și echipele de cercetare pot fi înzestrate cu instrumente care le cresc productivitatea și calitatea judecății științifice.
În concluzie, AI de azi excelează la amplificarea capacității umane în cercetare, dar nu la înlocuirea creativității sceptice, imperative pentru descoperiri de tip Nobel. Pentru a schimba această realitate vor fi necesare noi arhitecturi, bucle experimentale integrate și o reevaluare a obiectivelor de antrenament. Până atunci, pariul cel mai sigur rămâne pe augmentarea intuiției și pe colaborarea strânsă între om și mașină.
Sursa: cnbc
Lasă un Comentariu