FutureHouse, некоммерческая организация, поддерживаемая Эриком Шмидтом, которая стремится создать «ученого в области искусственного интеллекта» в течение следующего десятилетия, выпустила новый инструмент, который, по ее заявлению, может помочь в «поисках на основе данных» в биологии. Новый инструмент появился всего через неделю после того, как FutureHouse запустила свой API и платформу.
Инструмент под названием Finch принимает биологические данные (в основном в виде научных статей) и запрос (например, «Что вы можете рассказать мне о молекулярных механизмах метастазирования рака?») и запускает код, прежде чем генерировать графики и проверять результаты. В серии постов на X соучредитель и генеральный директор FutureHouse Сэм Родригес сравнил его с «студентом первого курса магистратуры».
«Способность делать все это за считанные минуты — это сверхдержава», — писал Родрикес. «Finch в конечном итоге находит действительно классные вещи [...] Что касается наших собственных внутренних проектов, мы сочли это довольно потрясающим».
Предложение FutureHouse, как и многих, многих стартапов и технологических гигантов, заключается в том, что Finch и другие инструменты на основе ИИ когда-нибудь автоматизируют этапы научного процесса.
В эссе, опубликованном в начале этого года, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил, что «сверхразумные» инструменты ИИ могут «значительно ускорить научные открытия и инновации». Аналогичным образом, генеральный директор Anthropic, после запуска программы «ИИ для науки», смело предсказал, что ИИ может помочь в разработке лекарств от большинства видов рака.
Однако доказательств недостаточно. Многие исследователи не считают, что ИИ сегодня особенно полезен для управления научным процессом. Примечательно, что FutureHouse ещё не добился научного прорыва или не сделал новое открытие с помощью своих инструментов ИИ.
Биология, особенно в сфере разработки лекарств, является привлекательной целью для компаний, занимающихся искусственным интеллектом. По оценкам Precedence Research, в 2024 году рынок оценивался в 65,88 миллиарда долларов, а к 2034 году может достичь 160,31 миллиарда долларов.
Несмотря на некоторые успехи, ИИ не стал мгновенным волшебным решением в лаборатории. Несколько компаний, использующих ИИ для разработки лекарств, в том числе Exscientia и BenevolentAI, в последние годы потерпели громкие неудачи в клинических испытаниях. В то же время точность ведущих систем ИИ для разработки лекарств, таких как AlphaFold 3 от Google DeepMind, сильно варьируется.
Finch тоже совершает «глупые ошибки», — сказал Родригес, — поэтому FutureHouse нанимает специалистов по биоинформатике и вычислительной биологии, чтобы они помогли оценить его точность и надёжность и обучить его во время закрытой бета-версии.