AIがノーベル賞を受賞する日もそう遠くないのでしょうか？

AI - Ảnh 1. — ノーベル賞レベルに到達するには、AIは自己評価し、自身の推論プロセスを調整する能力が必要です - 写真：VNU

ネイチャー誌によると、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示しており、多くの研究者は、AIが将来、科学界で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っている。

「AIは2030年までにノーベル賞を受賞する可能性がある」

2016年、ソニーAIのCEOである生物学者北野宏明氏は、「ノーベル・チューリング・チャレンジ」を立ち上げました。これは、ノーベル賞レベルの科学的発見を単独で達成できるほど賢いAIシステムの開発を求めるものです。このプロジェクトの目標は、2050年までに「AIサイエンティスト」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ことです。

ケンブリッジ大学（英国）の研究者ロス・キング氏は、この画期的な出来事はもっと早く訪れるかもしれないと考えている。「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していないとのことです。南カリフォルニア大学の研究者ヨランダ・ギル氏は、「もし政府が明日10億ドルを基礎研究に投資すれば、進歩は加速するだろうが、目標達成にはまだまだ遠い」とコメントしています。

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、恒星間の衝突予測、COVID-19に脆弱な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」を開発しました。これは、大規模言語モデル（LLM）を用いてロボットデバイスを用いて化学反応を自律的に計画・実行するシステムです。

東京のサカナAIのような企業は、法学修士号（LLM）を用いて機械学習研究の自動化を目指しており、Googleはグループで協働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 Labsが、AIが質問し、仮説を検証し、実験を設計するのを支援する段階的な「思考」モデルを開発しています。これは、第三世代の「科学的AI」への段階的なアプローチです。

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。彼は「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」と予測している。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。

AIは若い科学者から学習機会を奪うのか？

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真に理解しているとは言えません。ある研究では、モデルは惑星の軌道を予測できても、それを支配する物理法則を理解できない、あるいは都市のナビゲーションはできても正確な地図を作成できないといったことが示されています。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が人間のような現実世界での経験を欠いていることを示しています。

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ってしまう可能性があります」とメッセリ氏は付け加えた。「研究予算が縮小する中、未来にかかるコストを考えるのは憂慮すべき時期です。」

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VNA

出典: https://tuoitre.vn/ngay-ai-gianh-giai-nobel-se-khong-con-xa-20251007123831679.htm