Ova neviđena situacija, u kojoj je veštačka inteligencija (AI) ne samo rešila problem u rekordnom vremenu, već i unapredila postojeće teorije, izaziva nevericu i postavlja nova pitanja o tome kako AI funkcioniše u okviru naučnog istraživanja. Iako je ovo veliki korak u napretku tehnologije, istraživači sada moraju razmisliti o etici, sigurnosti podataka i potencijalu za buduća istraživanja koja bi mogla biti vođena veštačkom inteligencijom.
Profesor Penades sa Imperijal koledža u Londonu i njegov tim godinama su istraživali kako se superbakterije stvaraju i kako mogu preći s jedne vrste na drugu. Njihova teorija bila je da superbakterije mogu formirati repove koji se sastoje od virusa, što omogućava prenos između različitih vrsta. Ova teorija nikada nije bila javno objavljena, a tim je nastavio da je proučava u tišini.
Kada su testirali Google-ov alat „Co-Scientist“, usledilo je veliko iznenađenje. AI je za samo dva dana potvrdio hipotezu istraživača, precizno usklađujući svoje zaključke s onim što je tim već radio. Ova brzina u rešavanju složenih naučnih problema otvorila je nova pitanja o sposobnosti AI-a da donosi zaključke na osnovu podataka koji nisu bili javno dostupni.
Niko nije očekivao da će AI samo replicirati naučno istraživanje, ali „Co-Scientist“ je učinio mnogo više od toga. Ne samo da je potvrdio prvobitnu hipotezu, već je izneo četiri dodatne teorije, od kojih su sve bile potpuno validne. Profesor Penades je izjavio da je jedan od tih predloga bio toliko inovativan da nikada ranije nije bio razmatran. Njegov tim sada istražuje ovu novu hipotezu, koja je možda ključ za dalje razumevanje mehanizama prenošenja superbakterija. AI nije samo pomogao da se dođe do odgovora, već je otvorio potpuno nova vrata za istraživanje, prema rečima Penadesa.
Ipak, i pored svih ovih pozitivnih aspekata, postoji jedan problem koji ne prestaje da budi zabrinutost. Teorija o prenošenju superbakterija nikada nije bila javno objavljena, a tim je sve vreme bio u fazi testiranja i analize. Kako je moguće da je AI došao do tih zaključaka pre nego što su bili dostupni? Penades se zapitao da li je možda AI imao pristup njegovim privatnim podacima.
Nakon što je kontaktirao Google, dobio je potvrdu da alat nije imao pristup njegovim istraživačkim podacima niti njegovom računaru. Ovaj odgovor je donekle umirio tim, ali postavlja pitanje kako AI koristi podatke i da li postoje drugi načini na koje može doći do saznanja koja nisu bila javno dostupna.
Kako se tehnologija razvija, tako se i etička pitanja oko korišćenja AI u naučnim istraživanjima postavljaju sve više. Mnogi istraživači se pitaju da li bi AI trebao da igra aktivniju ulogu u otkrivanju novih teorija ili bi to trebalo da ostane isključivo ljudska domena. Takođe, pitanje sigurnosti podataka postaje sve značajnije. Kako istraživači mogu biti sigurni da njihovi podaci nisu kompromitovani ili korišćeni na načine koje nisu predvideli?
Uz sve ove izazove, važno je napomenuti da AI predstavlja ogromnu priliku za unapređenje naučnih istraživanja. Sposobnost da brzo analizira velike količine podataka i donosi zaključke može značajno ubrzati proces otkrića. Međutim, kako bi se iskoristila ova prilika, istraživači će morati da razviju jasne smernice i etičke standarde koji će regulisati korišćenje AI u naučnim istraživanjima.
U konačnici, situacija sa „Co-Scientist“ alatom je primer kako AI može da doprinese nauci, ali takođe podseća na važnost etike i sigurnosti u istraživačkom procesu. Dok tehnologija napreduje, tako će i naša razumevanja i percepcije o tome kako AI može da bude korišćen u naučnim istraživanjima morati da se prilagode. Ova situacija otvara vrata za nova istraživanja i teorije, ali i postavlja pitanja koja zahtevaju pažljivo razmatranje i odgovore.
