Die Entdeckung von wissenschaftlichen Erkenntnissen gehört zu den anspruchsvollsten menschlichen Aktivitäten. Wissenschaftler müssen das bestehende Wissen verstehen, eine signifikante Lücke identifizieren, eine Forschungsfrage formulieren, ein Experiment durchführen und die Ergebnisse analysieren und interpretieren. Letzte Woche kündigte Sakana AI Labs die Schaffung eines “KI-Wissenschaftlers” an, ein KI-System, das behauptet, wissenschaftliche Entdeckungen im Bereich des maschinellen Lernens auf vollautomatische Weise machen zu können.
Das System verwendet generative große Sprachmodelle wie ChatGPT, um Ideen zu generieren, neue Algorithmen zu codieren, Ergebnisse zu visualisieren und eine Zusammenfassung des Experiments und seiner Ergebnisse zu schreiben. Sakana behauptet, dass das KI-Tool den gesamten Lebenszyklus eines wissenschaftlichen Experiments zu einem Preis von nur 15 US-Dollar pro Papier durchführen kann – weniger als die Kosten für das Mittagessen eines Wissenschaftlers. Die Frage bleibt jedoch, ob ein Arsenal von KI-Wissenschaftlern, das Forschungsarbeiten mit übermenschlicher Geschwindigkeit produziert, wirklich gute Nachrichten für die Wissenschaft wäre.
Einige Wissenschaftler haben Bedenken hinsichtlich des Outputs von Sakana AI geäußert. Die Fähigkeit von LLMs, die Qualität der Forschung zu beurteilen, ist ebenfalls fraglich. Andere AI-Tools unterstützen Wissenschaftler seit Jahrzehnten bei der Suche nach relevanten Veröffentlichungen, der Synthese von Wissen sowie bei der Analyse von medizinischen Beweisen und Literaturübersichten.
Obwohl Sakana AI behauptet, dass KI-Wissenschaftler die Rolle menschlicher Wissenschaftler nicht verringern werden, besteht die Sorge darüber, dass ein übermäßiger Einsatz von AI-generierten Papieren negative Auswirkungen haben könnte. Die Schaffung einer wissenschaftlichen Landschaft, in der KI-Systeme eine Schlüsselrolle spielen, wirft grundlegende Fragen zur Bedeutung und Wert dieses Prozesses auf. Letztendlich basiert die Wissenschaft auf Vertrauen, und es stellt sich die Frage, ob ein solches System das Vertrauen in die Wissenschaft untergraben könnte.