AI Claude Science od Anthropic: Může zkrátit vývoj léků o roky, ale vědci musí být „dvojjazyční“

Společnost Anthropic, jeden z lídrů v oblasti umělé inteligence, nedávno představila Claude Science, novou verzi svého AI asistenta Claude, speciálně vyladěnou pro vědecký výzkum.

Společnost Anthropic, jeden z lídrů v oblasti umělé inteligence, nedávno představila Claude Science, novou verzi svého AI asistenta Claude, speciálně vyladěnou pro vědecký výzkum. Na akci „The Briefing: AI for Science“ v San Franciscu spoluzakladatel a generální ředitel Dario Amodei hovořil o potenciálu AI výrazně urychlit pokrok v biologii a medicíně, přičemž zmírnil své dřívější odvážné předpovědi. Zatímco dříve hovořil o stlačení 50-100 let pokroku do 5-10 let, nyní očekává, že k tomuto „stlačenému 21. století“ dojde spíše za deset let.

Claude Science, která je nyní spuštěna v beta verzi, se prezentovala jako nástroj s intuitivním rozhraním chatbota, ale s mnohem bohatší sadou funkcí pro vyhledávání, manipulaci a porozumění vědeckým informacím. Produkt dokáže například vytvářet infografiky v reálném čase, které pomáhají vizualizovat a prozkoumávat data způsoby, jež pouhé čtení čísel neumožňuje. Vedoucí vývoje Alexander Tarashansky během demonstrace ukázal, jak AI inteligentně opravuje problémy v grafech, jako jsou špatně čitelné popisky, což podtrhuje důležitost vizualizace ve vědě. Claude Science má přístup k více než 60 vědeckým databázím, což výrazně rozšiřuje možnosti výzkumu.

Diskuse na akci zdůraznily, že je důležité mít realistická očekávání. Namísto fixace na jeden velký cíl, jako je „vyléčení rakoviny“, by se mělo spíše soustředit na stovky či tisíce menších, rychleji dosažitelných pokroků. Chris Boerner, generální ředitel Bristol Myers Squibb, varoval před přehnanými sliby a zdůraznil, že i menší, postupné kroky přinesou obrovský dopad. Umělá inteligence může pomoci i s méně náročnými aspekty vývoje léků, například urychlením náboru účastníků do klinických studií. Lotte Knudsen, průkopnice v oblasti GLP-1 léků, však upozornila, že některé procesy, jako jsou pětileté klinické studie, nelze radikálně zkrátit, bez ohledu na to, kolik AI se do nich investuje. I tak ale AI může zkrátit celkovou dobu vývoje léku z 12 na 7-8 let, což by v celém odvětví znamenalo obrovský posun.

Pro efektivní využití AI ve vědě je klíčové, aby se vědci stali „dvojjazyčnými“. To znamená, že by měli být plně zběhlí jak ve svém vědeckém oboru, tak v digitálních technologiích a umělé inteligenci. Podle Knudsen může jeden takový člověk v týmu dokázat zázraky, protože nestačí jen říct lidem, aby „používali AI“. Důležitým tématem byla také otázka halucinací AI. Dario Amodei připustil, že halucinace se sice zlepšují, ale pravděpodobně nikdy zcela nezmizí, protože jsou neoddělitelné od schopnosti AI vytvářet nové poznatky a být kreativní, podobně jako u lidí. Ačkoli se Amodei přímo nezabýval důsledky halucinací pro vědu, jeho ochota otevřeně diskutovat o omezeních a dekonstruovat vlastní předpovědi byla oceněna. Klidnější a měřenější diskuse jsou pro budování důvěry v AI klíčové.