Google, Keşif ve Yenilikleri Hızlandırmak İçin ‘AI Co-Scientist’ Başlattı

Google’da çalışan araştırmacılar, Gemini 2.0 platformu üzerine kurulu yeni bir AI sistemi olan AI co-scientist’i tanıttı.

Bu sistem, bir sanal işbirlikçisi olarak görev yaparak bilim adamlarının bilimsel ve biyomedikal araştırmalarını geliştirmeyi hedeflemektedir.

AI ortak bilim insanı, ilaç yeniden kullanımı, tedavi hedefi belirleme ve antimikrobiyal direnç dahil olmak üzere çeşitli alanlardaki keşif süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olmak üzere yeni hipotezler oluşturmak, araştırma yönleri önermek ve uzun vadeli bilimsel planlamayı desteklemek üzere tasarlanmıştır.

Sistemin temel yeniliği, çoklu ajan mimarisinde yatmaktadır. Tek bir AI modeline bağlı kalmak yerine, AI ortak bilim insanı, her biri belirli bir işlevle görevlendirilmiş uzmanlaşmış ajanlar koalisyonunu kullanır.

Bu ajanlar, bilimsel metottan esinlenir ve birlikte hipotez üretme, düzeltme ve değerlendirme işlerini yaparlar. Örneğin, “Üretim” ajanı yeni araştırma fikirleri önerirken, “Sıralama” ajanı bu fikirleri potansiyel etkilerine göre karşılaştırır ve sıralar.

Sistemin “Evolüsyon” ve “Yansıma” ajanları, geri bildirimleri analiz ederek hipotezlerin kalitesini iteratif olarak iyileştirirken, “Meta-inceleme” ajanı genel süreci denetler ve araştırma hedefiyle uyumu sağlar.

Bu işbirlikçi yaklaşım, sistemin çıktılarını sürekli olarak geliştirmesine olanak sağlar. Belirli bir araştırma hedefini yönetilebilir görevlere ayırarak, Gözetmen ajan, sistemin iş akışını yönetir, kaynakları tahsis eder ve her uzmanlaşmış ajanın rolünü yerine getirdiğinden emin olur.

Sonuç olarak, AI ortak bilim insanı yaklaşımını zamanla adapte eder, önerilerinin kalitesini ve yeniliğini artırır.

Bu kendini geliştirme, üretilen hipotezlerin kalitesini izleyen ve daha fazla hesaplama süresinin sistemin performansını iyileştirip iyileştirmediğini değerlendiren bir Elo otomatik değerlendirme ölçütü tarafından yönlendirilir.

Testlerde, AI ortak bilim insanı, yeni ve etkili araştırma fikirleri üretme konusunda güçlü bir kapasite gösterdi. Örneğin, ilaç yeniden kullanımı alanında, akut miyeloid lösemi (AML) tedavisi için adaylar önerdi.

Bu öneriler, daha sonraki deneysel çalışmalarla doğrulandı ve önerilen ilaçların potansiyel etkinliği teyit edildi.

Benzer şekilde, karaciğer fibrozu alanında, yapay zeka ortak bilim insanı, insan karaciğer organoidlerinde deneysel doğrulamayı destekleyen önemli terapötik potansiyele sahip epigenetik hedefler belirledi.

Ancak, potansiyel faydaların yanı sıra, bir son anket araştırmalarda AI’nın benimsenmesi çevresinde birçok zorluğu ortaya koyuyor.

AI araçlarına olan ilginin artmasına rağmen, yaklaşık 5.000 araştırmacının sadece %45’i şu anda işlerinde AI kullanıyor, çoğunlukla çeviri ve düzeltme gibi görevler için.

AI’nın doğruluğu, önyargısı ve gizlilik riskleri hakkındaki endişeler yaygın olup, katılımcıların %81’i tedirginliklerini dile getirmiştir. Ayrıca, katılımcıların neredeyse iki üçü, etkili AI benimsemenin önemli bir engeli olarak yetersiz eğitimi belirtmiştir.

Araştırmacılar, AI’nın literatürdeki boşlukları belirlemek veya hakemleri önermek gibi daha karmaşık görevleri ele alma yeteneği konusunda da temkinli kalmaya devam etmektedirler.

AI araçları, özellikle ChatGPT gibi, araştırma süreçlerine daha çok entegre oldukça, özellikle alıntı doğruluğu konusunda çevrelerindeki zorluklar ortaya çıkmaktadır.

Örneğin, bir son çalışma, genellikle alıntıları yanlış atfeden veya uyduran generatif AI araçları tarafından oluşturulan riskleri vurgulamaktadır. Test edilen 200 makaleden 153’ünde yanlış veya eksik alıntılar bulunmaktadır.

Bu durum, makale hazırlığı ve hakem değerlendirmesi için Yapay Zekâ’ya (AI) dayanan araştırmacılar için endişe kaynağı oluşturur, çünkü yanlış kaynak atıfları, bu araçlara duyulan güveni azaltabilir. Yayıncılar özellikle savunmasızdır, çünkü yanlış atıflar onların itibarlarını zedeler ve çalışmalarının güvenilirliğini sarsabilir.

Bu zorluklar, akademide Yapay Zekâ’nın (AI) sorumlu kullanımını sağlamak için daha net yönergeler ve yapılandırılmış eğitimlere ihtiyaç duyulduğunu vurgular; çünkü araştırmacılar, bu teknolojiyi benimserken coşkuyu tedbirle dengelemeye çalışırlar.

Yine de, AI ortak bilim insanı, bilimsel keşfi artırma konusunda önemli bir adımı temsil ediyor, yeni hipotezleri keşfetmekte, onları doğrulamakta ve çeşitli alanlarda ilerlemeyi hızlandırmak için AI’yi kullanıyor.

Sistem şu anda gerçek dünya ayarlarında uygulanabilirliğini ve etkinliğini değerlendirmeye davet eden Güvenilir Tester Programı aracılığıyla değerlendirmeye açıktır. Araştırma organizasyonları bu programla sistemi test etmeye davet edilmiştir.