Учёные? Не нужны. ИИ прошёл путь от «а что если» до научной публикации. Полностью. Один. Успешно

ИИ долго оставался для ученых вспомогательным инструментом: облегчал поиск химических структур, разбирал массивы данных и предсказывал форму белков. Теперь граница сдвинулась заметно дальше. Учёные описали систему The AI Scientist, которая умеет почти целиком проходить исследовательский цикл без участия человека, а одна из подготовленной ею статей прошла рецензирование на воркшопе крупной конференции по машинному обучению.

Разработку создала токийская компания Sakana AI. Авторы называют The AI Scientist первой системой, которая автоматизирует почти все этапы научной работы. И это целая связная цепочка, а не какая-то одна отдельная задача: система предлагает исследовательские идеи, пишет код, запускает эксперименты, строит графики, анализирует результаты, собирает полноценную научную статью и затем проводит ее машинную проверку.

Логика работы здесь построена так, чтобы повторять рутину живого исследователя. Сначала система генерирует несколько научных направлений и сверяет их с базами литературы, чтобы отсеять уже пройденные темы. Затем начинается экспериментальная часть. Для нее ИИ пишет код: иногда на основе шаблона, который заранее подготовили люди, а в более продвинутых случаях с нуля.

После завершения экспериментов система оформляет полноценную научную статью в LaTeX. Она не ограничивается сухим описанием результата, а собирает все обычные части научной публикации: методику, результаты, обсуждение и список литературы. Для ссылок The AI Scientist сам ищет подходящие работы. Последний этап тоже автоматизирован: статью оценивает другой ИИ-рецензент, обученный проверять текст по критериям точности, качества и оригинальности.

Чтобы понять, может ли такая схема конкурировать с обычной научной работой, команда отправила на воркшоп конференции ICLR 2025 три статьи, полностью сгенерированные системой. Рецензентов заранее предупредили, что часть материалов может быть написана ИИ, но какие именно тексты попали в выборку, им не сообщили.

Одна из трех работ набрала проходные оценки и была принята. Рецензенты поставили ей 6, 7 и 6 баллов, средний результат составил 6,33. До триумфа тут далеко, но сам факт оказался важнее цифры: ИИ впервые не просто помог исследователю подготовить текст, а сам довел статью до стадии принятия на известной академической площадке.

Позже эту публикацию сняли с рассмотрения. Это изначально входило в условия эксперимента и было частью договоренности с организаторами, чтобы сохранить прозрачность процедуры.

При этом сами авторы разработки не пытаются представить систему как готовую замену ученому. В статье они прямо указывают на слабые места. Среди них галлюцинации, то есть ссылки на несуществующие публикации, а также технические сбои вроде повторного использования одних и тех же иллюстраций в разных частях работы. Для научного текста такие ошибки особенно опасны, потому что внешне аккуратная, ооформленная по всем правилам и клише статья может создавать ложное ощущение достоверности.

Еще серьезнее выглядят вопросы этики и организации науки. Если поток автоматически написанных статей начнет быстро расти, система рецензирования может просто захлебнуться. Тогда у живых исследователей станет меньше шансов быть замеченными, а редакторам и рецензентам придется тратить все больше времени на отсеивание машинного потока. Авторы отдельно предупреждают и о другом риске: подобные инструменты можно использовать не для науки, а для накачки резюме мусорными публикациями или для сомнительных экспериментов. Поэтому и предлагают развивать подобные технологии в строго открытом формате, максимально прозрачно, объясняя публике каждый шаг.