Récemment, une nouvelle tendance émerge dans le monde scientifique : le scientifique IA. En termes simples, cette intelligence artificielle est capable non seulement de formuler des hypothèses et de mener des expériences, mais aussi de rédiger des articles de recherche de manière autonome. Bien que je considère toujours que le meilleur rôle de l’IA est celui d’un outil au service de l’humain et non son remplaçant, ce scientifique IA semble présenter un potentiel considérable.
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Nous entendons souvent parler de cas où des scientifiques utilisent l’IA, comme par exemple l’étude menée au MIT en 2019. L’équipe de recherche a réussi, grâce à l’entraînement d’une IA, à découvrir un nouvel antibiotique appelé Halicin, capable de combattre les bactéries résistantes aux antibiotiques, comme le SARM. Ce succès de l’IA a suscité de grands espoirs quant aux perspectives offertes par le scientifique IA.
Aujourd’hui, la société japonaise Sakana AI finance des laboratoires de l’Université de la Colombie-Britannique et de l’Université d’Oxford, afin de développer un scientifique IA capable de mener des recherches scientifiques entièrement de manière autonome. Cette IA étudiera la littérature scientifique existante, formulera des hypothèses, mènera des expériences et rédigera finalement un article de recherche complet.
Afin de réduire les erreurs, l’équipe de recherche de l’UBC a mis au point un processus d’exécution étape par étape. Tout d’abord, le scientifique IA formulera plusieurs hypothèses à partir de la littérature existante et évaluera ces idées en fonction de leur « intérêt, innovation et faisabilité ». Ensuite, l’IA choisit une hypothèse et vérifie, grâce à une base de données de littérature, que cette idée est nouvelle. Puis, l’IA utilise un programme d’assistance au codage pour mener des expériences, consigner des notes de recherche, déterminer si des expériences supplémentaires sont nécessaires et finalement rédiger l’article de recherche.
Cependant, un tel scientifique IA n’est pas parfait et présente encore quelques problèmes. Par exemple, l’IA peut présenter des biais et avoir tendance à choisir des données faisant déjà l’objet de nombreuses recherches. Bien que dans certains cas, sa « pensée innovante » puisse contribuer à résoudre des problèmes complexes, ce mode de pensée dépourvu d’intuition et d’expérience peut également conduire à des conclusions maladroites.
Par ailleurs, le développement du scientifique IA soulève des questions éthiques, telles que la question de savoir qui devrait être responsable des résultats du scientifique IA, ou qui devrait être tenu responsable de ses erreurs, de ses plagiats, etc.
Dans le monde scientifique, l’application de l’IA a permis de réaliser des progrès révolutionnaires dans de nombreux domaines. Qu’il s’agisse de la recherche de nouveaux antibiotiques ou de la prévision des modèles météorologiques, l’IA est en train de devenir un assistant indispensable pour les scientifiques. Je crois que la plus grande réussite du scientifique IA sera la collaboration avec les scientifiques humains, afin de guider ensemble l’avenir de la recherche scientifique.
Points clés :
1. 🤖 Le scientifique IA est capable de formuler des hypothèses, de mener des expériences et de rédiger des articles de recherche de manière autonome.
2. 🔍 Bien que le scientifique IA présente un potentiel d’innovation, il présente encore des biais et des problèmes d’inexactitude des conclusions.
3. 🧠 La collaboration avec les scientifiques humains est considérée comme la clé du succès du scientifique IA.
