Известный СЕО объяснил, почему современный ИИ не совершит научных прорывов

Артур Заёнц

Основные тезисы

Томас Вольф считает, что современные языковые модели ИИ не способны привести к научным открытиям, поскольку они лишь инструмент помощи, а не генератор новых идей.
ИИ может ускорить поиск данных и генерацию идей, но не создаст новые теории, хотя примеры как AlphaFold демонстрируют его потенциал в научных исследованиях.

Томас Вольф сомневается, что модели вроде ChatGPT способны на революцию в науке / Unsplash / Steve Johnson

Томас Вольф, соучредитель компании Hugging Face стоимостью 4,5 миллиарда долларов, считает, что современные языковые модели вроде ChatGPT не способны привести к научным открытиям уровня Нобелевской премии. По его мнению, такие системы могут стать лишь инструментом помощи исследователям, а не генератором действительно новых идей.

Томас Вольф объясняет, что ключевая проблема чат-ботов в том, что они настроены соглашаться с пользователем. Ответы моделей часто звучат как поддержка или одобрение, вместо того чтобы ставить под сомнение привычные идеи. В науке же прорывы делают те, кто мыслит вопреки общепринятому. Об этом сообщает 24 Канал со ссылкой на CNBC.

Почему ИИ не способен на большие открытия?

Второе фундаментальное отличие заключается в архитектуре моделей. Они созданы для предсказания следующего слова в предложении, тогда как ученый, по словам Вольфа, пытается найти неожиданное, маловероятное, но правдивое объяснение явлений. Именно так в свое время Коперник изменил представление о космосе, доказав, что Что Солнце является центром Солнечной системы.

Интерес к теме у него появился после эссе Дарио Амодея, CEO Anthropic, который написал о том, что ИИ сможет сжать 50–100 лет прогресса в биологии до 5–10 лет. Вольф с этим не согласен: по его мнению, современные модели могут лишь ускорить поиск данных и формирование идей, но не создадут принципиально новых теорий.

Он отмечает, что в будущем ИИ будет выступать скорее как "копилот для ученого" - инструмент для генерации гипотез и анализа информации. Примером является система AlphaFold от DeepMind, которая помогает исследовать структуры белков и уже влияет на разработку лекарств.

Несмотря на скепсис Вольфа, появляются новые стартапы - например, Lila Sciences и FutureHouse, - которые ставят целью создание искусственного интеллекта, способного делать настоящие научные открытия.

Кто на самом деле теряет работу из-за ИИ?

Несмотря на массовое использование искусственного интеллекта, в частности ChatGPT, существенных изменений на рынке труда США – не произошло. Специалисты проанализировали официальную статистику занятости и темпы внедрения ИИ в технологической сфере и пришли к выводу, что с ноября 2022 года, когда OpenAI запустила свой чат-бот, генеративный ИИ не повлиял на рабочие места заметнее, чем предыдущие волны технологических инноваций.

В то же время есть отдельные тревожные тенденции. Например, среди молодых американцев растут трудности с трудоустройством: уровень безработицы среди 20 – 24-летних с дипломом бакалавра в августе 2025 года достиг 9,3% – вдвое больше, чем в апреле (4,4%).