تطلق جوجل “العالم المشارك الذكي الاصطناعي” لتسريع الاكتشاف والابتكار

أجرى الباحثون في Google تقديم نظام ذكاء صناعي جديد، يعرف بالعالم المشارك الذكاء الصناعي، والذي تم بناؤه على منصة Gemini 2.0.

تهدف هذه النظام إلى تعزيز البحث العلمي والطبي الحيوي من خلال العمل كشريك افتراضي للعلماء.

تم تصميم العالم المشارك الذكاء الاصطناعي لإنتاج فرضيات جديدة، واقتراح اتجاهات بحثية، ودعم التخطيط العلمي على المدى الطويل، مما يساعد على تسريع عمليات الاكتشاف في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك إعادة توظيف الأدوية، تحديد الأهداف العلاجية، والمقاومة المضادة للميكروبات.

تكمن الابتكار الأساسي للنظام في هندسته المتعددة الوكلاء. بدلاً من الاعتماد على نموذج الذكاء الاصطناعي الواحد، يستخدم العالم المشارك الذكاء الاصطناعي تحالفًا من الوكلاء المتخصصين، كل منهم مكلف بوظيفة محددة.

هؤلاء الوكلاء مستوحون من الأسلوب العلمي ويعملون معًا لتوليد وصقل وتقييم الفرضيات. على سبيل المثال، الوكيل “التوليد” يقترح أفكار بحث جديدة، بينما الوكيل “الترتيب” يقارن ويصنف هذه الأفكار استنادًا إلى تأثيرها المحتمل.

وكلاء “التطور” و”التأمل” في النظام يحسنان تدريجياً جودة الفرضيات عن طريق تحليل الردود، في حين أن الوكيل “المراجعة الشاملة” يشرف على العملية بأكملها، مؤكداً على التوافق مع هدف البحث.

تتيح هذه النهج التعاوني للنظام تحسين نتائجه باستمرار. من خلال تقسيم الهدف البحثي المحدد إلى مهام قابلة للإدارة، يدير وكيل المشرف سير عمل النظام، ويوزع الموارد ويتأكد من أن كل وكيل متخصص يؤدي دوره.

ونتيجة لذلك، يتكيف الذكاء الاصطناعي المشترك العالم مع مرور الوقت، ويحسن جودة وابتكار اقتراحاته.

يتم تحفيز هذا التحسين الذاتي من خلال مقياس تقييم ذاتي من نوع Elo، الذي يراقب جودة الفرضيات المنشأة ويقيم ما إذا كانت زيادة الوقت الحسابي تحسن أداء النظام.

في الاختبارات، أظهر الذكاء الصناعي المشترك مع العلماء قدرة قوية على إنتاج أفكار بحثية جديدة وذات تأثير كبير. على سبيل المثال، في مجال إعادة توظيف الأدوية، اقترح المرشحين لعلاج سرطان الدم الحاد النقوي (AML).

تم التحقق من هذه الاقتراحات فيما بعد من خلال دراسات تجريبية، مما أكد الفعالية المحتملة للأدوية المقترحة.

بالمثل، في مجال تليف الكبد، حدد العالم المشارك في الذكاء الاصطناعي أهدافًا وراثيةً جزيئية مع إمكانات علاجية كبيرة، مما يدعم التحقق التجريبي في كيانات الكبد البشرية.

ومع ذلك، بالإضافة إلى الفوائد المحتملة، يكشف استطلاع حديث عن العديد من التحديات المحيطة بتبني الذكاء الصناعي في البحث العلمي.

على الرغم من الاهتمام المتزايد بأدوات الذكاء الصناعي، إلا أن 45% فقط من ما يقرب من 5000 باحث تم استطلاع رأيهم يستخدمون الذكاء الصناعي في أعمالهم حاليا، وذلك بشكل أساسي للقيام بمهام مثل الترجمة والتدقيق اللغوي.

تنتشر القلق بشأن دقة الذكاء الاصطناعي وتحيزه ومخاطر خصوصيته، حيث أعرب 81% من المستجيبين عن عدم الراحة. بالإضافة إلى ذلك، ذكر ما يقرب من ثلثي المشاركين أن التدريب الغير كافي يشكل حاجزاً كبيراً أمام تبني الذكاء الاصطناعي بفعالية.

الباحثون أيضا يظلون حذرين بشأن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع المهام الأكثر تعقيدا، مثل تحديد الثغرات في الأدب أو توصية المراجعين الأقران.

بينما تصبح أدوات الذكاء الصناعي مثل ChatGPT مدمجة أكثر في تدفقات البحث العملية، تظهر التحديات المحيطة باستخدامها، وبخاصة في دقة الاقتباس.

على سبيل المثال، يبرز دراسة حديثة الأخطار التي تطرحها أدوات الذكاء الصناعي التوليدية، التي تنسب بشكل خاطئ أو تختلق الاقتباسات بشكل متكرر. من بين 200 مقال تم اختبارها، احتوت 153 على اقتباسات غير صحيحة أو جزئية.

تثير هذه المسألة مخاوف الباحثين الذين يعتمدون على الذكاء الصناعي لإعداد المخطوطات والمراجعة بين الأقران، حيث يمكن أن يقلل التوثيق غير الدقيق من الثقة الموضوعة في هذه الأدوات. الناشرون بشكل خاص هم في وضع ضعيف، حيث قد يضر النسبة الخاطئة بسمعتهم وتقوض مصداقية أعمالهم.

تبرز هذه التحديات الحاجة إلى إرشادات أوضح وتدريب مُنظم لضمان استخدام الذكاء الصناعي بشكل مسؤول في الأوساط الأكاديمية، حيث يسعى الباحثون إلى التوازن بين الحماس والحذر عند تبني هذه التكنولوجيا.

مع ذلك، يمثل العالم المشارك في الذكاء الصناعي خطوة مهمة للأمام في تعزيز الاكتشاف العلمي، حيث يستغل الذكاء الصناعي لمساعدة الباحثين في استكشاف فرضيات جديدة، والتحقق من صحتها، وتسريع التقدم في مجالات متنوعة.

يتوفر النظام حالياً للتقييم من خلال برنامج المختبر الموثوق متاح، حيث يدعو المنظمات البحثية لتقييم قابليته للتطبيق وفعاليته في الإعدادات العملية الحقيقية.