Sam Altman předpovídá, že již v roce 2026 budou AI systémy schopné generovat „nové poznatky“, což může zásadně změnit vědecký výzkum.
Vize Sama Altmana: AI na prahu nových objevů
Sam Altman, generální ředitel společnosti OpenAI, ve svém nejnovějším eseji „The Gentle Singularity“ nastínil, že již příští rok, tedy v roce 2026, bychom se mohli dočkat příchodu AI systémů, které dokáží přicházet s úplně novými poznatky a nápady.
Tento posun by znamenal, že umělá inteligence nebude jen odpovídat na otázky či sumarizovat známé fakty, ale bude schopna syntetizovat informace a navrhovat originální hypotézy či řešení, které dosud nikdo nevymyslel.
Greg Brockman, spoluzakladatel a prezident OpenAI, už v dubnu uvedl, že jejich nové modely o3 a o4-mini byly první, které vědci využili ke generování nových, užitečných nápadů.
Tyto modely se vyznačují pokročilým „simulovaným uvažováním“, které jim umožňuje analyzovat komplexní problémy a navrhovat řešení na úrovni, která byla ještě donedávna doménou lidí. OpenAI plánuje v nejbližším roce vývoj této schopnosti ještě více zintenzivnit, jak informuje Ainvest.
Konkurence a skeptici: Závody o vědecké přelomové objevy
OpenAI však není jedinou firmou, která se snaží vyvinout AI schopnou generovat skutečně nové poznatky.
Google DeepMind představil systém AlphaEvolve, který už dokázal objevit efektivnější algoritmus pro maticové násobení, čímž překonal rekord starý 56 let.
Startup FutureHouse, podporovaný bývalým šéfem Googlu Ericem Schmidtem, tvrdí, že jeho AI agent už dosáhl skutečného vědeckého objevu.
Společnost Anthropic spustila program na podporu AI ve vědeckém výzkumu, přičemž nabízí API kredit pro výzkumníky v biologii a dalších oblastech.
Lila Sciences, vedená bývalým výzkumným lídrem OpenAI, Kennethem Stanleym, získala 200 milionů dolarů na vývoj AI laboratoře, která má AI naučit generovat kreativní hypotézy prostřednictvím experimentování v automatizovaných laboratořích.
Navzdory těmto pokrokům zůstává vědecká komunita skeptická. Thomas Wolf, hlavní vědecký pracovník společnosti Hugging Face, tvrdí, že dnešní AI systémy sice dokáží efektivně sumarizovat a propojovat známé fakty, ale chybí jim schopnost klást skutečně nové otázky – což je základem vědeckých přelomů.
Podle Stanleyho je největší výzvou naučit AI, co je vlastně „kreativní a zajímavé“, protože to je subjektivní a odlišné od čistě logického uvažování.
Potenciál a rizika: Co by znamenal přelom v AI?
Pokud by se OpenAI nebo konkurenci podařilo vyvinout AI schopnou generovat nové poznatky, mohlo by to zásadně změnit oblasti jako vývoj léků, materiálová věda či energetika.
Automatizace tvorby hypotéz a objevů by mohla zrychlit vědecký pokrok na úroveň, kterou si dnes jen těžko umíme představit. Zároveň však zůstává otázkou, zda AI dokáže skutečně nahradit lidskou kreativitu a intuici, nebo bude „jen“ výkonným nástrojem pro urychlení vědeckého procesu.
Vývoj v nejbližším roce ukáže, zda se předpověď Sama Altmana naplní a AI začne přinášet objevy, které posunou lidské poznání na novou úroveň.
