ה-AI Co-Scientist של Google DeepMind כבר מריץ מחקר מעבדה בלולאה סגורה מלאה

Google DeepMind הרחיבה את ה-AI Co-Scientist שלה ממחולל השערות למערכת שמריצה את הלולאה המדעית המלאה. בנוי על מודלי Gemini הנוכחיים, הוא לוקח שאלת מחקר, גוזר ממנה השערות ניתנות לבדיקה, מייצר פרוטוקולי מעבדה קריאים-למכונה, שולט בציוד המעבדה הפיזי כדי לבצע אותם, מנתח את הנתונים המתקבלים, ומנסח כתבי-יד מדעיים שמתעדים את הממצאים. במילים אחרות, הוא סוגר את הלולאה משאלה ועד מאמר, כשהמודל ליד ההגה בכל שלב.

הקפיצה הטכנית היא אוטונומיה חוצת-מודאליות: עוזרי מחקר קודמים עצרו ברעיון, והשאירו את הביצוע לבני אדם. Co-Scientist עכשיו גושר אל תוך המעבדה הרטובה על ידי פליטת פרוטוקולים שמכשירים יכולים לפעול לפיהם ופרשנות התוצאות כדי להחליט על הצעדים הבאים — מחזור ניסויי איטרטיבי במקום הצעה חד-פעמית.

מבחינה תחרותית, זה מקביל ישירות ל-MHS hardware protocol של Anthropic שהוכרז באותו שבוע; גם Google וגם Anthropic מתחרות על הכנסת agents למעבדות פיזיות ולרובוטיקה, שם התמורה המדעית והמסחרית מגמדת את אוטומציית התוכנה. היתרון של Google הוא ביצוע על ה-stack של Gemini עצמה מקצה לקצה, בשילוב הדוק של מודל, יצירת code ושליטה בציוד.

הקריאה הספקנית: מדע אוטונומי בלולאה סגורה מעלה שאלות רציניות של שחזוריות, ולידציה ובטיחות — AI שמנסח כתב-יד מניסויים שהוא עצמו תכנן והריץ מזמין חששות לגבי התפשטות שגיאות וטענות בלתי ניתנות לאימות, וחוקרים ב-r/MachineLearning כבר מתווכחים על מה באמת אומרת אוטונומיה של 'world model'. כדאי לעקוב אחרי ולידציה בעמיתים (peer-review) של תגליות שהמערכת מייצרת, והאם הקהילה מקבלת ניסויים מונעי-AI כאמינים.