Za 2,33 dolaru: Umělá inteligence řeší fyzikální problémy a odhaluje chyby lidských výzkumníků

Umělá inteligence vyřešila 49 z 50 dříve nepublikovaných výzkumných problémů v teoretické fyzice – za průměrnou cenu pouhých 2,33 dolaru za problém. Během ověřování však vědci narazili na překvapení: několik zjevných chyb umělé inteligence se ukázalo jako chyby v jejích vlastních výpočtech. Stroj vypočítal správně a experti museli svá řešení opravit. Nová studie ukazuje, jak hluboko umělá inteligence již pronikla do špičkového akademického výzkumu.

Je ironií, že řešení generovaná lidmi se ukázala jako chybná. Výzkumníci zpočátku považovali několik odpovědí ze systému umělé inteligence GPT-6-Astra za nesprávné. Teprve následná kontrola a konzultace se zúčastněnými odborníky odhalily pravdu: původní výpočty obsahovaly matematické chyby. Po opravě těchto chyb vědci potvrdili, že umělá inteligence byla správná. Pro lidské experty to byla značná ostuda, protože své vlastní chyby objevili až prostřednictvím údajně nesprávných odpovědí umělé inteligence.

Pět agentů s umělou inteligencí v testu

Studie „ TheoPhysEval“, publikovaná 9. října, otestovala pět agentů umělé inteligence. Ti se zabývali celkem 50 novými výzkumnými problémy z jedenácti oblastí teoretické fyziky – od kvantové fyziky a fyziky částic až po kosmologii. Problémy byly vyvinuty předními mezinárodními výzkumníky a dosud nebyly publikovány. Podle autorů studie by přední specialista potřeboval k vyřešení typického problému přibližně jeden den nebo méně. Vědcům mimo jejich obor by to trvalo podstatně déle.

Agenti umělé inteligence mohli vyhledávat vědeckou literaturu a psát vlastní počítačové programy pro matematické výpočty. Během procesu nebyla poskytována žádná lidská asistence. GPT-6-Astra s využitím programovacího agenta Codex dosáhl úspěšnosti 98 procent. Claude Opus 5.5 vyřešil 46 z 50 úkolů a Gemini 3.8 Flash 34. Nejvýkonnější systém selhal v jediném úkolu. Tato úspěšnost, vzhledem k obrovské šíři tématu, pravděpodobně ohromí i přední výzkumníky.

Věci se začnou opravdu zajímavě dít, když se podíváte na náklady. Autoři studie vypočítali poplatky za API pro GPT-6-Astra ve výši pouhých 116,28 dolarů. To je průměrně 2,33 dolarů na výzkumný problém. Celá technická infrastruktura a lidský dohled představují dodatečné náklady. I tak ale skutečný výkon umělé inteligence stojí méně než šálek kávy. Výzkumníci testovali každého agenta jednou s kompletní sadou úkolů. Výsledky tedy dokumentují výkon za těchto testovacích podmínek.

Co to znamená pro výzkumné instituce?

To je významný vývoj pro univerzity a výzkumné instituce. Sami vědci poukazují na to, že některé takové výzkumné problémy byly dříve vhodné jako úvodní projekty pro mladé doktorandy. Očekávalo se, že budou pracovat s vědeckou literaturou, učit se matematické metody a rozvíjet vlastní výsledky. Nyní agenti umělé inteligence vykonávají značnou část této práce převážně samostatně. Jako projekty pro generování nových výzkumných poznatků proto tyto úkoly stále více ztrácejí na významu. Mohou však zůstat užitečné pro učení se vědeckým metodám.

To také vystavuje tlak na ekonomický základ vysoce specializované znalostní práce. Pokud lze složité výpočty, na které se lidé musí léta učit a specializovat, automatizovat za pouhých pár dolarů, mění se tím účetnictví nákladů na výzkum. Malé týmy dokážou více, projekty mohou postupovat rychleji a drahá specializovaná práce ztrácí svou dřívější ekonomickou hodnotu. Z toho by mohly masivně těžit firmy a výzkumné instituce. Pro vysoce kvalifikované vědce však roste konkurence ze strany strojů, které pracují nepřetržitě a jejichž výpočetní výkon stojí jen zlomek lidské práce.

Umělá inteligence proniká do stále více oblastí

Vývoj nových fyzikálních teorií a výběr skutečně důležitých výzkumných otázek zůstane prozatím silnou stránkou vědců. Autoři studie toto omezení také zdůrazňují. Samotná výpočetní práce, která byla dlouho klíčovým prvkem akademické excelence, je však již na expertní úrovni zvládána předními systémy umělé inteligence. To znamená pád další bašty vysoce kvalifikované lidské práce.

Teoretická fyzika však pravděpodobně nezůstane jediným oborem, v němž specialisté budou svědky toho, jak umělá inteligence přebírá jejich úkoly. S tímto vývojem se musí vypořádat i matematici, inženýři, programátoři, lékaři, chemici a další znalostní pracovníci. Ekonomické kalkulace jsou neúprosné: když stroje vykonávají velmi složité úkoly za pár dolarů, stávající nákladové struktury a obchodní modely se dostanou pod tlak.

Po léta byly specializované vědecké znalosti považovány za vzácné a odpovídajícím způsobem drahé zboží. Nyní umělá inteligence řeší složité výzkumné problémy v průměru za 2,33 dolaru – a dokonce nachází chyby ve výpočtech lidských expertů. Otázkou už není, zda umělá inteligence nahradí vysoce kvalifikovanou znalostní práci. Skutečnou otázkou je, kolik z těchto úkolů budou lidé v budoucnu ještě muset vykonávat.