AI co-scientist di Google per la ricerca, gli esperti sono scettici

Google ha presentato AI co-scientist come una svolta per accelerare la ricerca scientifica. In teoria è uno strumento in grado di aiutare gli scienziati a creare ipotesi e piani di ricerca. Ma in pratica, per molti esperti, è più un’operazione di marketing.

AI co-scientist di Google, per gli esperti è solo fumo negli occhi

Sarah Beery, ricercatrice di computer vision al MIT, è scettica: “Questo strumento preliminare, per quanto interessante, non sembra destinato a un uso serio. Non credo ci sia una reale domanda per questo tipo di sistema di generazione di ipotesi da parte della comunità scientifica“.

Ma Google non è l’unica a fare promesse altisonanti. Sam Altman di OpenAI ha parlato di strumenti AI “superintelligenti” capaci di “accelerare massicciamente la scoperta e l’innovazione scientifica“. E Dario Amodei di Anthropic si è spinto a predire che l’AI potrebbe aiutare a trovare cure per la maggior parte dei tumori. Ma per molti ricercatori, l’AI di oggi non è particolarmente utile nel guidare il processo scientifico.

Google ha dichiarato che il suo strumento ha individuato farmaci già esistenti che potrebbero essere utili nel trattamento della leucemia mieloide acuta. Ma i risultati sono così vaghi che “nessuno scienziato legittimo li prenderebbe sul serio“, afferma Favia Dubyk, patologa del Northwest Medical Center-Tucson in Arizona. La mancanza di dettagli è preoccupante e rende difficile fidarsi delle affermazioni di Google.

Parte della sfida nello sviluppo di strumenti di AI per aiutare la scoperta scientifica sta nel prevedere l’innumerevole numero di fattori di confusione. L’AI potrebbe tornare utile in aree che richiedono un’ampia esplorazione, come il restringimento di una vasta lista di possibilità. Ma è meno chiaro se l’AI sia capace del tipo di problem-solving fuori dagli schemi che porta a scoperte scientifiche rivoluzionarie.

L’intuizione umana resta fondamentale

Lana Sinapayen, ricercatrice di AI ai Sony Computer Science Laboratories in Giappone, crede che strumenti come AI co-scientist di Google si concentrino sul tipo sbagliato di lavoro scientifico. Sinapayen vede un valore genuino nell’AI che potrebbe automatizzare compiti tecnicamente difficili o noiosi, come riassumere nuova letteratura accademica o formattare il lavoro per adattarlo ai requisiti di una domanda di sovvenzione. Ma non c’è molta domanda all’interno della comunità scientifica per un co-scienziato AI che generi ipotesi, dice – un compito dal quale molti ricercatori traggono soddisfazione intellettuale.

Beery ha notato che spesso il passo più difficile nel processo scientifico è progettare e implementare gli studi e le analisi per verificare o confutare un’ipotesi – che non è necessariamente alla portata dei sistemi di AI attuali. L’AI non può usare strumenti fisici per condurre esperimenti, ovviamente, e spesso ha prestazioni peggiori su problemi per i quali esistono dati estremamente limitati.

Il rischio di “scienza spazzatura” generata dall’AI

C’è poi il timore che gli strumenti di AI possano semplicemente finire per generare rumore nella letteratura scientifica, non per elevare il progresso. È già un problema: uno studio recente ha scoperto che la “scienza spazzatura” fabbricata dall’AI sta inondando Google Scholar, il motore di ricerca gratuito di Google per la letteratura accademica. Senza contare i problemi etici legati al modo in cui molti sistemi di AI vengono addestrati e all’enorme quantità di energia che consumano.

Insomma, l’idea di un’AI che faccia da co-scienziato sembra più un miraggio che una realtà concreta. Almeno per ora.