أصدرت Futurehouse ، وهي مؤسسة غير ربحية مع تدعمها إريك شميدت والتي تهدف إلى بناء “عالم منظمة العفو الدولية” خلال العقد المقبل ، أداة جديدة تدعي أنها يمكن أن تساعد في دعم “اكتشاف البيانات” في علم الأحياء. تأتي الأداة الجديدة بعد أسبوع واحد فقط من إطلاق Futurehouse API ومنصة.

تأخذ الأداة ، التي تسمى Finch ، بيانات البيولوجيا (في المقام الأول في شكل أوراق بحثية) ومطالبة (على سبيل المثال “ما الذي يمكن أن تخبرني به عن الدوافع الجزيئية لمزات السرطان؟”) وتشغيل الكود قبل توليد الأرقام وفحص النتائج. في سلسلة من المنشورات على X ، قارنها شركة Futurehouse المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Sam Rodriques بـ “طالب الدراسات العليا في السنة الأولى”.

“[B]eing قادرة على [do all] كتب هذا في الدقائق قوة فائقة “.[Finch] في الواقع ينتهي به الأمر إلى العثور على بعض الأشياء الرائعة حقًا […] لمشاريعنا الخاصة داخليًا ، وجدنا أنه رائع للغاية. “

إن اقتراح Futurehouse ، مثله مثل العديد من الشركات الناشئة وعمالقة التكنولوجيا ، هو أن أدوات Finch وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي ستؤدي إلى أتمتة الخطوات في العملية العلمية.

في مقال في وقت سابق من هذا العام ، قال الرئيس التنفيذي لشركة Openai Sam Altman “أدوات الذكاء الاصطناعي” يمكن أن “تسريع الاكتشاف العلمي والابتكار” بشكل كبير “. وبالمثل ، تنبأ الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic ، والذي أطلق هذا الأسبوع فقط برنامج “AI for Science” ، بجرأة أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يساعد في صياغة علاجات لمعظم أنواع السرطان.

ومع ذلك ، فإن الأدلة غير موجودة. العديد من الباحثين لا يعتبرون منظمة العفو الدولية اليوم مفيدة بشكل خاص في توجيه العملية العلمية. من المؤسف أن Futurehouse لم يحقق بعد اختراقًا علميًا أو اكتشافًا جديدًا مع أدوات الذكاء الاصطناعي.

البيولوجيا ، وخاصة على جانب اكتشاف المخدرات ، هي هدف جذاب لشركات الذكاء الاصطناعى. تقدر أبحاث الأسبقية أن السوق بلغت قيمة 65.88 مليار دولار في عام 2024 ويمكن أن تصل إلى 160.31 مليار دولار بحلول عام 2034.

على الرغم من أن هناك بعض النجاحات ، إلا أن الذكاء الاصطناعى لم يوفر حلاً سحريًا فوريًا في المختبر. عانت العديد من الشركات التي توظف الذكاء الاصطناعى لاكتشاف المخدرات ، بما في ذلك Exscientia و Benevolentai ، من إخفاقات في التجارب السريرية البارزة في السنوات الأخيرة. وفي الوقت نفسه ، تميل دقة قيادة أنظمة الذكاء الاصطناعى لاكتشاف الأدوية ، مثل Google Deepmind’s Alphafold 3 ، إلى تختلف على نطاق واسع.

قال رودريكيس ، فينش ، بالمثل ، “الأخطاء السخيفة” – وهذا هو السبب في أن Futurehouse تقوم بتجنيد علماء المعلومات الحيوية وعلماء الأحياء الحسابيين للمساعدة في تقييم دقتها وموثوقيتها وتدريبها أثناء وجودها في بيتا مغلقة.

يمكن للناس المهتمين الاشتراك هنا.