A Sakana AI szerint megszületett az első teljesen AI által írt tudományos dolgozat, amely átment a szakmai bírálaton
A japán székhelyű Sakana AI startup bejelentette, hogy sikerült elérnie egy történelmi mérföldkövet: mesterséges intelligencia által generált tudományos dolgozatuk sikeresen átment a szakmai bírálati, azaz a peer review folyamaton. A cég állítása szerint ez az első olyan publikáció, amelyet teljes egészében, emberi beavatkozás nélkül hozott létre egy AI rendszer, kezdve a hipotézisek felállításától a kísérleti kód megírásán át, egészen az adatelemzésig, a vizualizációk elkészítéséig és a végső szövegezésig. A szóban forgó munkát az ICLR 2025 workshop keretein belül fogadták el, ahol a bírálók 6,33-as átlagos pontszámot adtak rá, ami figyelemre méltó módon magasabb, mint az sok, emberi kutatók által jegyzett beadvány esetében.
A technológiai háttér tekintetében az AI Scientist-v2 rendszer három különböző dolgozatot generált teljesen önállóan. Bár az eredmények ígéretesek, a Sakana AI transzparensen kezelte a projekt korlátait is. Elismerik, hogy a rendszer a hivatkozások kezelésében hibákat vétett, ami egyelőre sarkalatos pontja a tudományos munka hitelességének. Emellett fontos kontextus az is, hogy a workshopok elfogadási aránya jellemzően jóval magasabb, mint a rangos nemzetközi konferenciák főszekciói esetében, így a cég maga is leszögezte, hogy a dolgozat jelenlegi formájában még nem érte el az ICLR főkonferencia által támasztott szigorú tudományos szintet, de mindenképpen a haladás korai, mégis biztató jeleit mutatja.
Ez a fejlemény azért bír kiemelt jelentőséggel, mert bár a mérföldkő számos jogos fenntartást és etikai, illetve módszertani kérdést vet fel, világosan jelzi az AI növekvő szerepét az akadémiai kutatási folyamatok jövőjében. Az olyan eszközök, mint a Sakana AI megoldásai vagy a Google AI saját co-scientist fejlesztései, olyan irányba mutatnak, amely tektonikus elmozdulást hozhat a tudományos világban. Ahogy az LLM alapú rendszerek egyre inkább képesek lesznek komplex kísérletek tervezésére és kivitelezésére, az akadémiai kutatás hagyományos módszertana alapjaiban változhat meg, új szintre emelve az innováció sebességét és hatékonyságát.
- Az AI Scientist-v2 három dolgozatot generált, emberi beavatkozás nélkül hozva létre a hipotéziseket, a kísérleti kódot, az adatelemzéseket, a vizualizációkat és a szöveget.
- Az egyik beadványt elfogadták az ICLR 2025 workshopon 6,33-as átlagos bírálói pontszámmal, ami magasabb, mint sok ember által írt dolgozaté.
- A Sakana megemlített néhány hiányosságot is, többek között, hogy az AI hibázott a hivatkozásoknál, és a workshopok elfogadási aránya magasabb a szokásos konferenciákénál.
- A cég arra a következtetésre jutott, hogy a dolgozat nem érte el az ICLR főkonferencia szintjét, de a „haladás korai jeleit” mutatja.
Bár ez a mérföldkő jelentős fenntartásokkal kezelendő, fontos korai jelzése az AI növekvő szerepének az akadémiai kutatási folyamatokban. A Sakana modelljeihez és a Google AI co-scientist-jéhez hasonló megoldásokkal egy tektonikus elmozdulás kerül egyre közelebb a tudományos világhoz. ---