Trong những năm gần đây, Google đã trên một sứ mệnh tích hợp AI tạo sinh vào mọi sản phẩm và sáng kiến có thể tưởng tượng. Điều này bao gồm các robot tóm tắt kết quả tìm kiếm, tương tác với các ứng dụng và phân tích dữ liệu thu thập từ điện thoại của bạn. Thường thì, những đầu ra được tạo ra bởi các hệ thống AI này có thể ấn tượng một cách bất ngờ, ngay cả khi chúng thiếu hiểu biết thực sự. Nhưng liệu chúng có thể thực sự tiến hành nghiên cứu khoa học? Nghiên cứu của Google hiện đang tập trung vào việc phát triển AI hoạt động như một "đồng nhà khoa học. " Hệ thống AI đa tác nhân mới nhất của họ, được xây dựng trên khuôn khổ Gemini 2. 0, nhằm mục tiêu hỗ trợ các nhà nghiên cứu sinh học và được thiết kế để gợi ý các giả thuyết và lĩnh vực nghiên cứu mới. Tuy nhiên, AI đồng nhà khoa học này thực chất hoạt động giống như một chatbot tiên tiến. Một nhà khoa học thực sự có thể sử dụng AI đồng nhà khoa học của Google bằng cách nhập các mục tiêu nghiên cứu, khái niệm và trích dẫn từ các nghiên cứu trước đó, cho phép AI đề xuất các hướng nghiên cứu mới. Hệ thống bao gồm nhiều mô hình liên kết với nhau để xử lý dữ liệu đầu vào và khai thác các nguồn tài nguyên trực tuyến nhằm cải thiện các gợi ý của mình. Trong khuôn khổ này, các tác nhân khác nhau thách thức lẫn nhau, tạo ra một "vòng lặp tự cải thiện" giống như các mô hình AI lý luận khác như Gemini Flash Thinking và o3 của OpenAI. Mặc dù là một hệ thống AI tạo sinh như Gemini, nhưng nó không sở hữu bất kỳ kiến thức hay ý tưởng hoàn toàn mới nào. Thay vào đó, nó có thể đưa ra các suy diễn hợp lý từ dữ liệu hiện có. Cuối cùng, AI đồng nhà khoa học tạo ra các đề xuất nghiên cứu và giả thuyết, và nhà nghiên cứu con người có thể tương tác với hệ thống qua giao diện chatbot để thảo luận về những ý tưởng này. Bạn có thể xem AI đồng nhà khoa học như một công cụ động não tinh vi. Giống như việc các cá nhân có thể chia sẻ ý tưởng lên kế hoạch tổ chức tiệc với một AI cấp tiêu dùng, các nhà khoa học có thể tạo ra các khái niệm nghiên cứu mới với một AI được thiết kế đặc biệt cho sự điều tra khoa học. Kiểm tra AI trong Khoa học Hiện tại, các hệ thống AI được sử dụng rộng rãi gặp một vấn đề nổi tiếng về độ chính xác.

AI tạo sinh có xu hướng sản xuất các phản hồi bất kể nó có dữ liệu huấn luyện hoặc trọng số mô hình đúng hay không, và việc xác minh các thông tin bằng cách sử dụng các mô hình AI bổ sung không đảm bảo độ chính xác. Với khả năng lý luận của nó, AI đồng nhà khoa học thực hiện các đánh giá nội bộ để cải thiện các đầu ra của mình, và Google tuyên bố rằng những điểm số tự đánh giá này liên quan đến độ chính xác khoa học được cải thiện. Tuy nhiên, trong khi các số liệu nội bộ là có thông tin, các nhà khoa học thực sự nghĩ gì?Google đã hỏi các nhà nghiên cứu sinh học con người để đánh giá các đề xuất do robot tạo ra, và họ báo cáo rằng họ đánh giá AI đồng nhà khoa học tích cực hơn so với các hệ thống AI ít chuyên biệt khác. Các chuyên gia cũng ghi chú rằng các đầu ra từ AI đồng nhà khoa học cho thấy tiềm năng lớn hơn cho tác động đổi mới so với các mô hình AI tiêu chuẩn. Mặc dù vậy, không phải tất cả các gợi ý của AI đều chắc chắn là hợp lý. Mặc dù vậy, Google đã hợp tác với một số trường đại học để thử nghiệm một số đề xuất nghiên cứu do AI tạo ra trong các cài đặt phòng thí nghiệm. Ví dụ, AI đã gợi ý sử dụng lại một số loại thuốc cho việc điều trị bệnh bạch cầu myeloid cấp tính, và các thử nghiệm ban đầu tại phòng thí nghiệm cho thấy cách tiếp cận này là khả thi. Nghiên cứu tại Đại học Stanford cũng phát hiện rằng các gợi ý điều trị của AI đồng nhà khoa học cho bệnh xơ gan có đủ lý do để điều tra thêm. Mặc dù nghiên cứu này chắc chắn thú vị, nhưng việc gọi hệ thống này là "đồng nhà khoa học" có thể hơi quá mức. Mặc dù các lãnh đạo AI tuyên bố rằng chúng ta đang tiến gần đến sự ra đời của những cỗ máy tự động, biết suy nghĩ, nhưng AI vẫn còn xa mới có khả năng tiến hành nghiên cứu khoa học một cách độc lập. Tuy nhiên, AI đồng nhà khoa học này vẫn có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giúp con người diễn giải và bối cảnh hóa các tập dữ liệu lớn và tài liệu nghiên cứu, ngay cả khi nó thiếu sự hiểu biết thực sự hoặc khả năng cung cấp những cái nhìn sâu sắc.