科学者たちは人工知能がノーベル賞を受賞する可能性を予測している

近年、人工知能 (AI) は、データを分析し、実験を設計し、新しい科学的仮説を立てる能力を実証しており、ネイチャー誌によると、多くの研究者は、AI が将来、科学界の最も優秀な頭脳に匹敵し、ノーベル賞に値する発見さえもする可能性があると信じるようになりました。

2016年、ソニーAIのCEOである生物学者の北野宏明氏は、「ノーベル・チューリング・チャレンジ」を発足させた。これは、単独でノーベル賞レベルの科学的発見を成し遂げられるほど賢いAIシステムの開発を目指すチャレンジである。

プロジェクトの目標によれば、2050年までに「AI科学者」が人間の介入なしに仮説を立て、実験を計画し、データを分析できるようになる。

ケンブリッジ大学（英国）の研究者ロス・キング氏は、このマイルストーンはもっと早く達成される可能性があると考えている。「AIシステムがノーベル賞を受賞するレベルに達することはほぼ確実です。問題は、今後50年か10年かということです。」

しかし、多くの専門家は慎重な見方を示しています。彼らによると、現在のAIモデルは主に既存のデータと知識に依存しており、実際には新たな理解を生み出すものではないとのことです。

研究者のヨランダ・ギル氏（米国南カリフォルニア大学）は、「もし明日政府が基礎研究に10億ドルを投資すれば、進歩は加速するだろうが、その目標にはまだ程遠い」とコメントした。

これまでノーベル賞は個人と組織に授与されてきました。しかし、AIは間接的に貢献しています。2024年には、機械学習のパイオニアである研究者にノーベル物理学賞が授与されました。同年、化学賞の半分は、タンパク質の3D構造を予測するGoogle DeepMindのAIシステム「AlphaFold」を開発したチームに授与されました。しかし、これらの賞はAIの開発者を称えるものであり、AIの発見を称えるものではありません。

ノーベル委員会の基準によれば、ノーベル賞に値する発見とは、有用で、広範囲にわたる影響を与え、新たな理解の方向性を切り開くものでなければならない。この要件を満たす「AI科学者」は、質問の提起から実験の選択、結果の分析まで、ほぼ完全に自律的に活動しなければならない。

実際、AIはすでに研究のほぼすべての段階に関わっています。新しいツールは、動物の鳴き声の解読、恒星間の衝突の予測、COVID-19に弱い免疫細胞の特定などに役立っています。

カーネギーメロン大学では、化学者ゲイブ・ゴメス氏のチームが「Coscientist」を開発した。これは、大規模言語モデル（LLM）を使用し、ロボット装置を使用して化学反応を自律的に計画し実行するシステムである。

東京のサカナAIのような企業は、LLMを使用して機械学習の研究を自動化することを目指しており、一方、Googleはグループで協力して科学的なアイデアを生み出すチャットボットの実験を行っています。

米国では、サンフランシスコのFutureHouse研究所が、AIが質問し、仮説を検証し、実験を計画するのを支援する段階的な「思考」モデルを開発しており、第3世代の「科学におけるAI」を目指しています。

フューチャーハウスのディレクター、サム・ロドリゲス氏によると、最終世代は人間の監督なしに自ら質問をし、実験を行うことができるAIになるという。「AIは2030年までにノーベル賞に値する発見をする可能性がある」と彼は予測する。最も可能性の高い分野は、材料科学とパーキンソン病やアルツハイマー病の研究だ。

他の科学者たちは懐疑的だ。シアトルのアレンAI研究所のダグ・ダウニー氏によると、57台の「AIエージェント」をテストした結果、アイデアから報告まで研究プロジェクトを完全に完了できたのはわずか1%だったという。「最初から最後まで自動化された科学的発見は、依然として大きな課題です」と彼は言う。

さらに、AIモデルは依然として自然法則を完全に理解しているわけではありません。ある研究では、モデルは惑星の軌道を予測できても、その根底にある物理法則を予測できないこと、あるいは都市をナビゲートできても正確な地図を作成できないことが明らかになりました。

アリゾナ州立大学の専門家、スバラオ・カンバンパティ氏によると、これは AI には人間が持つ現実の経験が欠けていることを示しているという。

ヨランダ・ギル氏は、AIがノーベル賞に値する成果を上げるには、「思考について考える」能力、つまり自らの推論プロセスを自己評価し調整する能力が必要だと主張しています。この基礎研究への投資がなければ、「ノーベル賞に値する発見は遠い道のりのままになるだろう」とギル氏は言います。

一方、一部の学者は、科学におけるAIへの過度な依存の危険性を警告しています。リサ・メッセリ（イェール大学）とモリー・クロケット（プリンストン大学）による2024年の論文では、AIの過度な使用は科学者の「生産性は上がるが理解は薄れる」ため、誤りを増やし、創造性を低下させる可能性があると主張しています。

「AIは、将来大きな賞を受賞するかもしれない若い科学者から学習の機会を奪う可能性があります」とメッセリ氏は付け加えた。「研究予算が縮小している今、未来にかかるコストを考えるのは憂慮すべき時期です。」

（TTXVN/ベトナム+）

出典: https://www.vietnamplus.vn/gioi-khoa-hoc-du-doan-kha-nang-tri-tue-nhan-tao-gianh-giai-nobel-post1068525.vnp