Лондон орталығындағы бұрынғы сағат зауытында ақ түсті мұздатқыштар шулайды. Ішінде: штрих-кодты шыны түтікшелері бар ондаған кішкентай қораптар, олардың барлығы бірге жүз миллиард генді құрайды. Тек екі қорап интернеттегі барлық мәтіннен 10 есе көп ақпаратты сақтай алады, дейді нысанның тең құрылтайшысы доктор Оливер Винс. Бұл туралы Qazaqyia.kz порталы BBC News басылымына сілтеме жасап хабарлайды.
Оның Basecamp Research компаниясы биология тілінде сөйлей алатын жасанды интеллект жасау үшін мүмкіндігінше көп ДНҚ жинауды жоспарлап отыр, дәл қазіргі ЖИ жүйелерінің негізі болып табылатын үлкен тілдік модельдерді (LLM) жасау үшін американдық және қытайлық технологиялық компаниялар интернеттегі жазбаша материалдарды жинағаны сияқты.
Винс, бизнес пен академиялық зерттеулердегі көптеген адамдар сияқты, ЖИ ғылыми зерттеулерді жеделдетеді деп сенеді. Бірақ бұл дау-дамайсыз емес.
Өткен айда ChatGPT жасаушысы OpenAI әйгілі Навье-Стокс теңдеулеріне қатысты математиканың шешілмеген ұлы мәселелерінің бірін шешкенін мәлімдеді. Компания оның ЖИ агенттері оны 88 сағатта шешкенін айтты. Мәселені шешкен адамға сыйлық тағайындайтын орган ол "анықталған сияқты" деп мәлімдеді, бірақ оның қарауы уақыт алады.
Бірақ мәлімдемеден бірнеше сағат бұрын Нью-Йорк университетінің математигі Тристан Бакмастер алаңдаушылық білдірді. Ол бәсекелес Anthropic компаниясында күндізгі жұмыс істейтін математик Левент Альпёге мен бірге тәуелсіз топ құрды.
Олар сол мақсатқа ұмтылып, жобаларын OpenAI-дың Codex кодтау құралында сақтады. Бакмастердің айтуынша, оның серіктесіне олардың жетістіктері туралы жаңалық OpenAI-ға "жеткені" туралы хабарланған, бірақ ол қалай екенін нақтылаған жоқ. Ол Codex-те сақталған зерттеулері OpenAI-дың жұмысына әсер етуі мүмкін бе деп сұрады, бірақ ол "ешкімді айыптамайтынын" атап өтті.
OpenAI компаниясында ешкім, адам немесе ЖИ, басқа топтардың жұмысын жарияланғанға дейін көрмегенін айтты. Бастапқыда ол өз өнімдерін пайдаланудан алынған анонимделген деректер оның модельдерін жақсартуға көмектесуі мүмкін екенін "жоққа шығара алмайтынын" айтты, бірақ бұл екіталай. Бірнеше күннен кейін ол Бакмастердің мәлімдемеден екі ай бұрынғы Codex сұраулары жүйеге "ешқандай жолмен әсер ете алмайтынын" айтты.
Бұл күрделі оқиға; біз әлі де не болғанын толық білмейміз. Бірақ ол ғылымда ЖИ-ді пайдалану туралы өсіп келе жатқан мәселені көрсетеді. Әдетте, бұл сөздер бізге адамзатты жою үшін қорқынышты генетикалық түрлендірілген вирустар немесе химиялық қару жасайтын роботтарды елестетеді. Бірақ назар аудармайтын нәзік мәселе бар: ЖИ ғылыми процеске деген сенімді әлсіретуі мүмкін, зерттеудің жаңалығы мен дәлдігі туралы сұрақтар туғызады.
Тағы бір алаңдаушылық бар. Claude немесе Gemini сияқты ЖИ чат-боттары кейде шындыққа сәйкес келмейтін нәрселерді ойдан шығара алатыны белгілі. Олар сізге ешқашан болмаған фильм немесе айтылмаған дәйексөз туралы айтады. Енді бұл ғылымда жиі кездесетіні туралы дәлелдер бар. Ақырында, шынайы ғылыми жаңалықты ЖИ жасаған фантастикадан ажырату қиынға соғады деп қауіптенеді.
Мұның бәрі ғылыми зерттеулердің негізі болып табылатын сенімді әлсіретуі мүмкін.
Бір қауіп ғылыми журналдарға төнеді, олар ғылыми адалдықтың қорғаушылары ретінде ЖИ жасаған бұрмалаулардың цунамиімен күресе алмай жатқан сияқты.
"Генеративті ЖИ бүкіл ғылыми процесті бұзды", дейді он жыл бойы зерттеу жөніндегі теріс қылықтар туралы репортаж жасаған ғылыми журналист Далмит Сингх Чавла.
Ол BBC-ге баспагерлердің адалдық қызметкерлері - материалдардың дәлдігі мен сенімділігін тексеретін адамдар - "егер олар күреске қатысса, [саны мен күш-жігерін] күрт арттыруы керек" дейді. "Қазір олар ондай емес сияқты", дейді ол.
Сырттай қарағанда, ЖИ ғылыми зерттеулерді қуаттандыру үшін дұрыс құрал сияқты көрінеді. Ғалымдар үлкен көлемдегі ақпаратпен жұмыс істейді. Телескоптар мен бөлшектер үдеткіштері, мысалы, миллиардтаған деректер нүктелерін жинайды - ми үшін түсінуге тым үлкен. ЖИ қоршаған шудан ғылыми маңызды нәрселерді таңдай алады.
Ғылыми ЖИ-дің жарқын мысалы - британдық Google DeepMind компаниясы, ол 2020 жылы биологияның ең үлкен мәселелерінің бірін шешті: тірі организмдердегі ақуыздардың нақты пішіндеріне қалай бүктелетінін.
Бұл қызықсыз естілуі мүмкін, бірақ ақуыздар - өмірді жұмыс істететін кішкентай машиналар, және олар бүктелетін пішіндер олардың не істей алатынын анықтайды; жасушаларды құрудан және инфекциямен күрестен бастап дене тіндері мен мүшелерін қалыптастыруға дейін.
ЖИ-ге дейін ғалымдар зертханада уақытты қажет ететін эксперименттер жүргізуге мәжбүр болды. Содан кейін Google DeepMind AlphaFold деп аталатын ЖИ моделін жасады, ол бір жыл ішінде 200 миллион ақуыз бүктелуін дәл болжады.
Эквивалентті эксперименттік жұмыс зертханаларда жүздеген миллион жылға созылар еді. Компания нәтижелерді зерттеушілерге тегін берді. DeepMind басшысы мен жобаның жетекші ғалымы химия бойынша Нобель сыйлығына ие болды.
DeepMind-тің ғылыми жұмысын басқаратын доктор Пушмит Кохли маған AlphaFold-ты "бетбұрыс сәт" деп қарауға болатынын айтты.
Бірақ басқа жерлерде ғылымда ЖИ-ді пайдалану асыра мақтау айыптауларымен қатар жүреді. Кейбір компьютерлік модельдер өз қорытындыларының маңыздылығын асыра көрсетеді деп айыпталады, ал оларды қадағалайтын адам зерттеушілер кейбір мәлімдемелерге жеткілікті сын көзбен қарамай сенеді.
Мысалы, AlphaFold-тағы табысына сүйене отырып, DeepMind жаңа материалдардың құрылымын болжауға көңіл бөлді. Бұл жұмыс жақсырақ батареялар, арзанырақ күн батареялары және сирек жер элементтеріне тәуелді емес электрондық компоненттерді әзірлеуге әкелуі мүмкін. (Теорияда, ешкім кен құқықтары туралы дауласпайды, және Гренландия...)