Автор: Денис Аветисян
В статье анализируется стремительный рост использования мощных моделей искусственного интеллекта в научных исследованиях и выявляются ключевые тенденции и проблемы, связанные с этой трансформацией.
Исследование посвящено анализу использования базовых моделей искусственного интеллекта в научных публикациях, оценке скорости их внедрения и выявлению факторов, сдерживающих открытый и прозрачный доступ к AI-driven научным открытиям.
Несмотря на растущий интерес к применению искусственного интеллекта в научных исследованиях, всесторонний анализ масштабов и динамики его внедрения оставался недостаточным. В работе ‘The Rapid Growth of AI Foundation Model Usage in Science’ представлен первый крупномасштабный анализ использования базовых моделей ИИ в науке, выявляющий экспоненциальный рост их востребованности, особенно в лингвистике, информатике и инженерии. Ключевым наблюдением является доминирование моделей с открытыми весами и заметное отставание темпов роста размера используемых научных моделей от размеров моделей, разрабатываемых ИИ-инженерами. Не ограничит ли это, в конечном итоге, потенциал ИИ для научных открытий и потребует ли большей прозрачности и доступности ресурсов?
Эволюция Научного Поиска: Фундаментальные Модели в Эпоху Данных
Традиционные научные методы сталкиваются со всё возрастающими трудностями в обработке и анализе огромных объёмов данных, характеризующихся сложностью и многомерностью. Появление новых технологий, таких как высокопроизводительные вычисления и масштабные базы данных, привело к экспоненциальному росту информации, которую необходимо осмыслить. Вместо последовательного анализа отдельных экспериментов, исследователям требуется способность выявлять закономерности и взаимосвязи в колоссальных массивах данных, что требует принципиально новых подходов к научным исследованиям. Эта необходимость обуславливает поиск и внедрение инновационных методологий, способных эффективно справляться с вызовами современной науки и ускорять темпы открытий.
Изначально разработанные для обработки естественного языка, так называемые «фундаментальные модели» (Foundation Models) демонстрируют огромный потенциал для коренной трансформации научного поиска в самых разнообразных областях. Эти модели, обученные на колоссальных объемах данных, способны выявлять сложные закономерности и взаимосвязи, которые ранее оставались незамеченными. В отличие от традиционных, специализированных алгоритмов, фундаментальные модели обладают универсальностью, позволяя применять их к задачам, для которых они изначально не предназначались. Это открывает новые возможности для автоматизации научных экспериментов, предсказания свойств материалов, анализа геномных данных и многих других направлений, значительно ускоряя темпы научных открытий и инноваций.
Потенциал моделей-оснований заключается в их способности извлекать значимые закономерности из огромных массивов данных, что существенно ускоряет темпы научных открытий. Эти модели, изначально разработанные для обработки естественного языка, демонстрируют впечатляющую эффективность в анализе данных различных дисциплин — от биологии и химии до материаловедения и астрономии. По состоянию на 2024 год, 0,9% научных публикаций уже используют или адаптируют модели-основания, что свидетельствует о значительном и быстрорастущем тренде. Такой рост указывает на то, что эти модели становятся всё более важным инструментом для исследователей, позволяя им обрабатывать и интерпретировать данные в масштабах, ранее недоступных, и открывая новые возможности для инноваций и прогресса в науке.
Доступ и Кастомизация: Два Пути Использования Фундаментальных Моделей
Фундаментальные модели (Foundation Models) существуют в двух основных формах: модели с открытыми весами (Open-Weight Models) и модели с ограниченным доступом (Restricted-Access Models). Модели с открытыми весами предоставляют полный доступ к параметрам модели, позволяя исследователям и разработчикам модифицировать и адаптировать их под конкретные задачи. Доступ к моделям с ограниченным доступом осуществляется через программные интерфейсы приложений (API), что обеспечивает удобство использования, но ограничивает возможности кастомизации и контроля над моделью. Этот подход подразумевает использование предварительно обученной модели как сервиса, без возможности изменения её внутренних параметров.
Открытые весовые модели (Open-Weight models) предоставляют исследователям возможность адаптировать модели к конкретным научным задачам посредством кастомизации, что способствует инновациям. На данный момент, согласно имеющимся данным, лишь 0,4% научных публикаций используют кастомизированные базовые модели. Этот показатель демонстрирует, что, несмотря на потенциал, широкое применение кастомизации еще не реализовано, что указывает на необходимость дальнейшего развития инструментов и методов для упрощения процесса адаптации моделей к специфическим исследовательским потребностям.
Модели с ограниченным доступом, предоставляемые через API, характеризуются простотой использования и быстрым развертыванием, однако эта доступность достигается за счет ограниченных возможностей адаптации и контроля над моделью. В отличие от моделей с открытыми весами, пользователи не могут изменять архитектуру или веса модели для решения специфических научных задач, что потенциально препятствует проведению уникальных исследований и разработок, требующих тонкой настройки и индивидуального подхода к решению конкретной проблемы. Ограничения в кастомизации могут стать существенным препятствием для исследователей, стремящихся к инновациям и требующих полного контроля над используемыми инструментами.
Оценка Влияния: Использование Сетей Цитирования и Метрик
Анализ цитирований, осуществляемый с помощью таких ресурсов, как Semantic Scholar Academic Graph, представляет собой надежный методологический подход к оценке влияния научных исследований. Данный подход основан на количественном определении частоты, с которой конкретная публикация упоминается в других научных работах, что позволяет выявить наиболее значимые и влиятельные исследования в определенной области. Semantic Scholar Academic Graph, в частности, предоставляет структурированные данные о цитированиях, авторах и публикациях, что облегчает проведение комплексного анализа и выявление трендов в научном сообществе. Такой анализ позволяет оценить не только непосредственное влияние работы, но и её вклад в развитие соответствующей научной дисциплины, а также определить ключевых исследователей и центры научных разработок.
Количество цитирований является количественным показателем внимания, которое публикация привлекает со стороны научного сообщества, отражая её влияние на дальнейшие исследования. Фактор влияния журнала (Journal Impact Factor, JIF) рассчитывается как среднее число цитирований статей, опубликованных в данном журнале, за два предыдущих года. JIF служит прокси-показателем престижа и видимости журнала, хотя его использование в качестве единственного критерия оценки качества отдельных статей критикуется. Оба показателя, количество цитирований и JIF, предоставляют данные для сравнительного анализа научной продукции и оценки её вклада в развитие соответствующей области знаний, однако требуют осторожной интерпретации в контексте специфики конкретной дисциплины и типа публикаций.
Анализ паттернов цитирования в сочетании с использованием фундаментальных моделей (Foundation Models) демонстрирует влияние этих моделей на научный ландшафт. Согласно данным на 2024 год, медианный разрыв в размере моделей между их разработчиками и пользователями составляет 26x. Это указывает на существенную асимметрию в ресурсах и возможностях между группами, занимающимися созданием и применением этих моделей в научных исследованиях. Данный разрыв предполагает, что разработчики фундаментальных моделей обладают значительно большими вычислительными мощностями и объемами данных по сравнению с исследователями, использующими эти модели для решения конкретных научных задач.
Влияние на Различные Дисциплины: От Биологии до Химии
Фундаментальные модели всё активнее проникают в различные научные дисциплины, открывая новые горизонты для исследований. Эти модели, обученные на огромных объемах данных, демонстрируют впечатляющую способность решать сложные задачи, ранее требовавшие значительных временных и вычислительных ресурсов. От биологии, где они помогают анализировать геномные данные и ускорять разработку лекарств, до химии, где они позволяют предсказывать свойства молекул и создавать новые материалы, — возможности применения практически безграничны. Наблюдается экспоненциальный рост интереса к фундаментальным моделям в самых разных областях науки, что свидетельствует о начале новой эры в научных открытиях и инновациях. Успешное применение этих моделей не только упрощает существующие методы исследования, но и позволяет решать задачи, которые ранее казались невозможными, стимулируя тем самым дальнейшее развитие науки и технологий.
В области биологии, фундаментальные модели демонстрируют исключительную эффективность при анализе сложных биологических данных и значительно ускоряют процесс открытия новых лекарственных препаратов. Эти модели способны выявлять закономерности в огромных массивах геномных, протеомных и других биологических данных, которые ранее были недоступны для анализа традиционными методами. В результате, исследователи получают возможность более точно предсказывать функции генов, идентифицировать потенциальные мишени для лекарств и разрабатывать более эффективные методы лечения различных заболеваний. Впечатляющий ежегодный рост внедрения этих моделей в биологии — 309% — свидетельствует о растущей значимости этого подхода и его потенциале для революционных изменений в биомедицинских исследованиях и здравоохранении.
В области химии, фундаментальные модели демонстрируют значительный потенциал в предсказании свойств молекул и проектировании новых материалов. Эти модели позволяют ученым моделировать поведение веществ на атомном уровне, значительно ускоряя процесс открытия и разработки инновационных соединений. Наблюдается экспоненциальный рост применения таких инструментов: за последние три года годовой темп роста использования фундаментальных моделей в химии достиг 168%. Это свидетельствует о растущем признании их эффективности в решении сложных химических задач и оптимизации процесса создания материалов с заданными характеристиками, что открывает новые горизонты для развития химической науки и промышленности.
Исследование размера исследовательских групп выявляет важную тенденцию в новой парадигме применения фундаментальных моделей. Анализ показывает, что лингвистика лидирует по темпам внедрения этих моделей, достигая 34% от общего числа, что указывает на значительную роль обработки естественного языка в данной области. В то же время, компьютерные науки и инженерия демонстрируют более скромные показатели — 18% и 4,6% соответственно. Данные свидетельствуют о том, что успешное применение фундаментальных моделей часто требует междисциплинарного подхода, где лингвисты играют ключевую роль в адаптации и интерпретации результатов, а специалисты в области компьютерных наук и инженерии обеспечивают техническую реализацию и масштабирование решений. Понимание роли размера и состава исследовательских команд необходимо для оптимизации процесса внедрения и максимизации потенциала фундаментальных моделей в различных научных дисциплинах.
Исследование демонстрирует растущую роль фундаментальных моделей в научной сфере, однако точное измерение их влияния представляет собой сложную задачу. Этот аспект подчеркивает необходимость прозрачности и доступности в процессах, управляемых искусственным интеллектом. В этом контексте, слова Винтона Серфа приобретают особую актуальность: «Интернет — это не просто технология, это способ организации информации». Аналогично, фундаментальные модели — это не просто инструменты, но и новый способ организации научного знания. Понимание взаимосвязей между компонентами системы, как подчеркивается в исследовании, критически важно для оценки истинного вклада этих моделей в развитие науки.
Что дальше?
Представленный анализ, хоть и демонстрирует растущее влияние фундаментальных моделей на научные исследования, неизбежно сталкивается с фундаментальным вопросом: что именно мы оптимизируем? Увеличение числа цитирований, использование новых инструментов, или подлинное углубление понимания? Простота и ясность подхода к измерению этого влияния — не минимализм ради экономии усилий, а чёткое разграничение необходимого от случайного. Необходимо признать, что текущие метрики могут быть лишь поверхностным отражением реальных изменений в научной практике.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется разработка более комплексных и нюансированных методов оценки, учитывающих не только количественные, но и качественные аспекты применения фундаментальных моделей. Важно понять, как эти модели влияют на процесс формулирования гипотез, критического анализа данных и, в конечном счёте, на природу научного знания. Повышение прозрачности и доступности этих инструментов — не просто этическая необходимость, но и необходимое условие для обеспечения их широкого и эффективного применения.
В конечном счёте, успех этой новой парадигмы зависит не от скорости развития технологий, а от способности научного сообщества критически осмыслить их роль и интегрировать их в существующую систему, помня, что хорошая система — живой организм, и попытки «починить» одну часть без понимания целого обречены на неудачу. Структура определяет поведение, и именно структура научного поиска должна адаптироваться к новым возможностям, а не наоборот.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21739.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-01 10:08