Apresentando o primeiro cientista de IA do mundo

Você já deve ter ouvido falar de um cientista louco, mas e quanto a um cientista de IA? Embora pareça algo saído de um romance de ficção científica, os modelos modernos de linguagem ampla (LLMs – do Inglês, Large Language Models) estão tornando isso possível.

No início desta semana, a Sakana AI anunciou o lançamento do The AI Scientist (O Cientista de IA), uma solução orientada por LLM projetada para automatizar a pesquisa científica. O AI Scientist tem o potencial de fazer tudo, desde a idealização até a elaboração de códigos, execução de experimentos, resumo de resultados, elaboração de artigos e até mesmo a realização de revisões por pares.

Embora esse seja apenas um lançamento, ele destaca como a IA está sendo usada para transformar a pesquisa científica. Mas qual será o impacto de longo prazo sobre os cientistas humanos?

Uma breve visão do primeiro cientista de IA do mundo

A pesquisa científica contribui para os avanços mais importantes do mundo, sejam eles antibióticos essenciais como a penicilina ou soluções como o tratamento com células-tronco.

O problema é que fazer essas descobertas consome muito tempo, com um grande volume de trabalho manual – e é aí que a inteligência artificial pode entrar em cena, para simplificar o processo de pesquisa automatizando as tarefas no fluxo de trabalho de um cientista.

Como diz o Cientista de IA: “Nosso sistema aproveita os LLMs para propor e implementar novas direções de pesquisa – capaz de executar todo o ciclo de vida da pesquisa de aprendizado de máquina: desde a invenção de ideias e experimentos de pesquisa, passando pela escrita de código, até a execução de experimentos em GPUs e a coleta de resultados.

“Ele também pode escrever um artigo científico inteiro, explicando, visualizando e contextualizando os resultados.”

Um dos maiores casos de uso parece ser a produção de artigos de pesquisa. Após o lançamento, a Sakana AI compartilhou quatro exemplos de artigos de pesquisa de aprendizado de máquina, oferecendo novas pesquisas em domínios que incluem modelagem e difusão de linguagem, completamente gerados pelo assistente.

Esses artigos custam US$ 15 para serem produzidos, mas qual é a qualidade deles?

As amostras que analisamos pareciam oferecer resumos bem escritos e coesos. Embora um pesquisador humano provavelmente pudesse escrever um relatório mais acessível, o resultado produzido pelo Cientista de IA foi certamente aceitável.

A empresa observa que, enquanto um LLM escreve o trabalho de pesquisa, outro revisor do LLM critica o manuscrito para fornecer feedback. Isso cria um ciclo contínuo que pode melhorar a qualidade do artigo de forma iterativa ao longo do tempo.

Ao considerar o potencial de melhoria contínua, é possível argumentar que o Cientista de IA demonstra como a IA generativa pode ser usada para ajudar os cientistas a compartilhar suas descobertas com o mundo de forma mais rápida e econômica.

Como a IA está transformando a pesquisa científica

Vale a pena observar que a IA parece destinada a reformular a pesquisa científica em todas as áreas. Na verdade, de acordo com a Mordor Intelligence, o mercado de IA em ciências da vida foi estimado em US$ 2,88 bilhões em 2024 e deve chegar a US$ 8,88 bilhões até 2029, à medida que as organizações de saúde tentam acelerar a inovação.

A capacidade da IA de agilizar a inovação foi destacada no início deste ano com o lançamento do Google AlphaFold 3, um modelo de IA projetado para ajudar os cientistas a prever a estrutura e as interações de todas as moléculas da vida.

Isso ocorre depois que o AlphaFold 2 foi usado para criar um abrangente banco de dados de estrutura de proteínas AlphaFold com mais de 350.000 estruturas que os pesquisadores científicos podem usar para determinar a estrutura das proteínas.

Da mesma forma, cada vez mais pesquisadores locais estão incorporando a IA em seus fluxos de trabalho.

Um estudo produzido pela The Royal Society refletiu sobre as experiências de mais de 100 cientistas que experimentaram a IA como parte de seus fluxos de trabalho e descobriu que a IA generativa pode ajudar a agilizar tarefas de rotina, como o processamento de dados não estruturados, a solução de desafios complexos de codificação e a tradução de artigos acadêmicos para vários idiomas.

Os problemas com o uso da IA na pesquisa científica

O uso da IA para automatizar a criação de pesquisas científicas tem alguns problemas que devem ser mencionados. Em primeiro lugar, existe a possibilidade de cientistas humanos serem substituídos pela automação à medida que as instituições de pesquisa experimentam a IA para aumentar sua produção de pesquisa.

Será que a maioria das instituições públicas ou privadas procurará empregar menos cientistas e, em vez disso, confiará na IA? Isso ainda está para ser visto.

De qualquer forma, isso não parece estar acontecendo tão cedo, pois os LLMs têm algumas limitações notáveis, que exigem supervisão humana. Além de os LLMs serem propensos a alucinar e inventar fatos, a Sakana AI admite que seu assistente às vezes tenta modificar e lançar seu próprio script de execução.

Em um exemplo compartilhado pela empresa, o cientista de IA editou seu código para que ele se chamasse infinitamente de volta, o que fez com que os experimentos demorassem muito para serem concluídos.

Em suma, em vez de acelerar a execução de seu código, ele simplesmente tentou estender o período de tempo limite.

Embora a empresa observe que esse problema pode ser atenuado com o sandboxing do ambiente operacional do assistente, ele destaca que ainda há um risco quando se confia apenas em máquinas para realizar pesquisas.

O resultado final

Organizações como a Royal Society e a Mordor Intelligence estão vendo a IA entrar nas ciências, e O cientista de IA destaca a ideia na execução – a IA sendo usada para gerenciar efetivamente o próprio processo.

Embora a IA seja uma ferramenta capaz, ela ainda requer uma supervisão humana significativa, o que a torna uma ferramenta ideal para aumentar os fluxos de trabalho de um cientista, e não uma ferramenta para substituí-los.