Ljudski naučnici nadmašuju najbolje agente veštačke inteligencije u složenim zadacima

Uprkos ograničenjima sistema veštačke inteligencije (AI), istraživači ih prihvataju. Broj publikacija u oblasti prirodnih nauka sa referencom na AI povećao se gotovo 30 puta od 2010. do 2025. godine, kaže se u uticajnom godišnjem izveštaju.

Proporcija publikacija u bilo kojoj oblasti prirodnih nauka sa referencom na AI kreće se od 6% do 9%, navodi se u izveštaju sa Univerziteta Stanford, piše Nature.

Preporučujemo

Pored rasta u broju naučnih publikacija povezanih sa AI, izveštaj takođe govori o mnoštvu novih osnovnih naučnih modela AI koji su opsežno trenirani da obavljaju širok spektar zadataka, ali su takođe specijalno trenirani na ogromnim skupovima podataka iz specifičnog naučnog domena.

Mnogi istraživači su počeli da se oslanjaju na „agente“ AI koji autonomno izvode akcije, uključujući naučne procese rada, ali je izveštaj skeptičan u pogledu njihovog učinka. Agenti AI još uvek imaju probleme sa pouzdanim izvršenjem radnih procesa od više koraka, pri čemu najbolji agenti AI ostvaruju otprilike polovinu uspeha stručnjaka sa doktoratima. „Agenti su sjajni, ali smo još daleko od razumevanja kako da ih efikasno koristimo“.

Rastući broj

U 2025. godini je u više od 80.000 publikacija u oblasti prirodnih nauka — koje uključuju nauke o životu, fizici i Zemlji — pomenuta veštačka inteligencija, što je 26% više nego u 2024. Potkategorija fizičkih nauka imala je najveći broj publikacija sa referencom na AI (33.000). Kategorija nauka o Zemlji je imala najveći procenat (9%).

Ovaj porast nije iznenađujući, ali nije jasno da li je porast upotrebe AI produktivan za nauku, kažu naučnici. Neki smatraju da se dešava previše brzo, tako da naučne norme nemaju vremena da se prilagode, pa je kvalitet istraživanja opao. Nema mnogo dokaza da AI povećava produktivnost naučnika. Studije su ograničene, ali naučnici ne mogu bez nje.

Dok raste prihvatanje AI, raste i broj AI platformi dostupnih istraživačima. Protekle godine se pojavilo više osnovnih naučnih modela, uključujući prvi za astronomiju, AION-1, treniran na više od 200 miliona nebeskih objekata. Ova obuka omogućava klasifikaciju galaksija i procenu njihovih svojstava.

Zanimljive činjenice

Odrasli u Sjedinjenim Državama usvajaju generativne AI alate kao što je ChatGPT brže nego lične računare ili internet.

Količina sadržaja koji generiše AI na internetu premašila je u novembru 2024. godine količinu članaka koji su napisali ljudi.

Prvi rad koji je potpuno generisala veštačka inteligencija prošao je proces stručne evaluacije prošle godine.

Prve meteorološke prognoze na bazi AI postale su operativne početkom 2025.

Učinak osnovnih modela opšte namene, uključujući velike jezičke modele (LLM) koje koriste čet-botovi, nastavio je brzo da se popravlja i u 2025, na nivou ekspertskih testova. Ipak, ovi vrhunski AI modeli i dalje prave osnovne greške, kao što je pogrešno očitavanje analognih satova u 50% slučajeva.

S druge strane, modeli koji generišu video-snimke počinju da uče kako fizički svet zaista funkcioniše. AI zajednica se dugo nada da će AI modeli naučiti osnovna pravila fizike koja upravljaju našim svetom, npr. kako gravitacija utiče na loptu koja odskače. Međutim, uprkos nekim manjim uspesima, izgleda da je ostvarenje sna prilično daleko, kažu stručnjaci.

Sposobnosti AI

Nekoliko testova pojavilo se u 2025. godini radi merenja performansi AI agenata u naučno relevantnim zadacima. Test pod nazivom PaperArena, na primer, daje agentima na bazi LLM neko istraživačko pitanje i onda procenjuje njihovu sposobnost da „formulišu logičan plan, koriste više radova i prikladne alate za generisanje dobro utemeljenog odgovora“. Na ovom testu, čak i najbolji LLM koji pokreće veštog agenta postigao je preciznost od samo 39%.

U novembru je, pak, pokazano da agenti mogu dobiti visoku ocenu na testu za reprodukciju računarskih rezultata u naučnim radovima. Mnogo je preterivanja u pogledu AI agenata, ali su oni već izuzetno korisni istraživačima kao alati za uštedu vremena.

Upotreba AI agenata je deo opšte tendencije da naučnici koriste alate AI ne samo za analizu podataka, već i za šira nastojanja na generisanju hipoteza i otkrivanju. To je uzbudljivo, kažu autori izveštaja, ali spisak eksperimentalno potvrđenih AI otkrića zasad ostaje kratak.

(Telegraf Nauka/Nature)