Sa mga nakaraang taon, ang Google ay nasa isang misyon upang iintegrate ang generative AI sa bawat posibleng produkto at inisyatiba. Kasama dito ang mga robot na nagbubuod ng mga resulta ng paghahanap, nakikipag-ugnayan sa mga aplikasyon, at nagsusuri ng mga datos na nakalap mula sa iyong telepono. Kadalasan, ang mga resulta na nalikha ng mga sistemang AI na ito ay maaaring maging nakakagulat na kahanga-hanga, kahit na kulang sila sa tunay na pag-unawa. Pero maaari ba silang tunay na magsagawa ng siyentipikong pananaliksik? Ang Google Research ay nakatuon sa pagbuo ng AI na kumikilos bilang isang "co-scientist. " Ang kanilang pinakabagong multi-agent na sistema ng AI, na itinayo sa Gemini 2. 0 framework, ay nakatuon sa mga biomedical researcher at dinisenyo upang tumulong sa pamamagitan ng pag-suggest ng mga bagong hypothesis at lugar ng pananaliksik. Gayunpaman, ang tinatawag na AI co-scientist ay tumatagal sa isang advanced na chatbot. Maaaring gamitin ng isang tunay na siyentipiko ang co-scientist ng Google sa pamamagitan ng pagpasok ng kanilang mga layunin sa pananaliksik, mga konsepto, at mga sipi mula sa mga nakaraang pag-aaral, na nagpapahintulot sa AI na magmungkahi ng mga bagong direksyon sa pananaliksik. Ang sistema ay binubuo ng iba't ibang magkakaugnay na mga modelo na nagpoproseso ng input data at umaabot sa mga online na mapagkukunan upang mapabuti ang mga suhestyon nito. Sa loob ng balangkas na ito, ang iba't ibang ahente ay nagsusubok sa isa't isa, lumilikha ng isang "self-improving loop" katulad ng iba pang mga reasoning AI models tulad ng Gemini Flash Thinking at OpenAI's o3. Sa kabila ng pagiging isang generative AI system na tulad ng Gemini, wala itong tunay na bagong kaalaman o ideya. Sa halip, maaari itong gumawa ng makatwirang extrapolations mula sa umiiral na datos. Sa huli, ang AI co-scientist ay bumubuo ng mga panukala sa pananaliksik at hypotheses, at ang human researcher ay maaaring makipag-ugnayan sa sistema sa pamamagitan ng isang chatbot interface upang talakayin ang mga ideyang ito. Maaari mong tingnan ang AI co-scientist bilang isang sopistikadong tool para sa brainstorming. Tulad ng mga indibidwal na maaaring magbahagi ng mga ideya sa pagpaplano ng partido sa isang consumer-level na AI, ang mga scientist ay maaaring makabuo ng mga bagong konsepto sa pananaliksik gamit ang isang AI na partikular na dinisenyo para sa siyentipikong pagsisiyasat. Pagsubok ng AI sa Agham Sa kasalukuyan, ang malawak na ginagamit na mga sistema ng AI ay may kilalang isyu sa katumpakan.

Ang generative AI ay may posibilidad na makagawa ng mga tugon kahit na wala itong tamang training data o model weights, at ang pag-verify ng mga katotohanan gamit ang karagdagang mga modelo ng AI ay hindi ginagarantiyahan ang katumpakan. Sa mga kakayahan nito sa pangangatwiran, ang AI co-scientist ay nagsasagawa ng mga panloob na pagsusuri upang mapabuti ang mga output nito, at sinasabi ng Google na ang mga score ng self-evaluation na ito ay nauugnay sa pinabuting siyentipikong katumpakan. Gayunpaman, habang ang mga panloob na sukat ay nagbibigay ng impormasyon, ano ang iniisip ng mga aktwal na siyentipiko?Hiningi ng Google sa mga human biomedical researcher na suriin ang mga panukalang ginawa ng robot, at iniulat nila na mas pinaboran nila ang AI co-scientist kumpara sa ibang mas hindi espesyalisadong mga sistema ng AI. Napansin din ng mga eksperto na ang mga output mula sa AI co-scientist ay nagpakita ng mas malaking potensyal para sa makabagong epekto kumpara sa mga karaniwang mga modelo ng AI. Gayunpaman, hindi lahat ng suhestyon ng AI ay tiyak na maayos. Gayunpaman, nakipagtulungan ang Google sa ilang mga unibersidad upang subukan ang ilan sa mga panukala sa pananaliksik na nalikha ng AI sa mga laboratory settings. Halimbawa, inirekomenda ng AI ang pag-repurpose sa ilang mga gamot para sa paggamot ng acute myeloid leukemia, at ang paunang mga pagsusuri sa laboratoryo ay nagpakita na ang pamamaraang ito ay posibleng isagawa. Natagpuan din sa pananaliksik na isinagawa sa Stanford University na ang mga mungkahi sa paggamot ng AI co-scientist para sa liver fibrosis ay nangangailangan ng karagdagang pagsisiyasat. Bagaman ang pananaliksik na ito ay talagang nakakaintriga, ang pagtukoy sa sistema bilang "co-scientist" ay maaaring medyo labis. Sa kabila ng mga pahayag mula sa mga lider ng AI na tayo ay papalapit na sa pagdating ng mga autonomous, nag-iisip na makina, ang AI ay malayo pa sa kakayahang magsagawa ng siyentipikong pananaliksik nang mag-isa. Gayunpaman, ang AI co-scientist na ito ay maaari pa ring maging mahalaga sa pagtulong sa mga tao na bigyang-kahulugan at ilarawan ang malalaking dataset at literatura ng pananaliksik, kahit na kulang ito sa tunay na pag-unawa o kakayahang magbigay ng malalim na mga pananaw.