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 рак��.
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.
