editor
Bilimsel keşif, insan yaratıcılığının en karmaşık ve ileri düzey örneklerinden biridir. Bilim insanları, mevcut bilgiyi derinlemesine analiz ederek boşlukları belirler ve ardından çözülmeyi bekleyen sorular üzerinde çalışırlar. Bu süreç, teorik soruların formüle edilmesi, deneylerin tasarlanıp uygulanması, verilerin toplanması ve yorumlanmasını içerir. Bu aşamaların her biri, bilimsel yöntemin temelleri olan gözlem, hipotez oluşturma ve test etme döngüsünün bir parçasıdır. Peki, bu kadar karmaşık bir sürecin otomatikleştirilmesi mümkün müdür?
Geçtiğimiz hafta Sakana AI Labs, Bilimsel keşifleri tamamen otomatikleştirmeyi amaçlayan bir Yapay Zeka (YZ) sistemi olan “AI scientist”i tanıttı. Sistem, büyük dil modellerini (LLM) kullanarak, bir bilimsel makalenin oluşturulmasından sonuca kadar olan tüm süreci yönetebileceğini iddia ediyor. Sakana’nın bu iddiası, bilim dünyasında oldukça yankı buldu. Sistem, araştırma sürecini sadece 15 dolar gibi düşük bir maliyetle tamamlayabileceğini öne sürüyor, bu da insan bilim insanlarının maliyetlerine kıyasla son derece düşük bir değer. Ancak bu iddialar ne kadar gerçekçi?
YZ’nin bilimsel süreçteki rolü, hala birçok soru işareti barındırıyor. Sakana’nın AI scientist’i, daha önceki araştırmalarla benzerlikler ve yenilikçi katkılar açısından makaleleri derecelendiriyor, ancak bu yaklaşım bilimsel yenilik açısından ne kadar tatmin edici? Bilimin özü, daha önce bilinmeyen veya mevcut bilgiden önemli ölçüde farklı olan yeni fikirler üretmektir. Sakana’nın iddialarına rağmen, bilimsel topluluk tarafından hâlâ tartışılmakta olan en önemli soru şu: Yapay zeka gerçekten anlamlı ve yenilikçi bilimsel katkılar yapabilir mi?
YZ’nin bilimdeki yerini belirlemek adına iki temel yaklaşım tartışılıyor. Birincisi, YZ araçlarının bilimsel süreci desteklemesi, ikincisi ise tamamen yerini alması. Mevcut durumda YZ, araştırmacıların veri yığınlarını analiz etmesine ve literatür taramasını daha verimli hale getirmesine yardımcı olabilir. Ancak tamamen YZ güdümlü bir bilimsel ekosistem fikri, bilimsel sürecin bütünlüğünü tehdit edebilir. YZ tarafından üretilen makalelerin artışı, bilimsel literatürün kalitesini düşürebilir ve “kağıt fabrikaları” gibi etik dışı uygulamaları daha da yaygınlaştırabilir.
Yapay zekanın bilimdeki rolü üzerine yapılan tartışmalar derinleşirken, en büyük sorulardan biri de şudur: Bilimsel keşifler, insan yaratıcılığı ve eleştirel düşünme yeteneği olmadan ne kadar ileri gidebilir? YZ’nin bilimdeki potansiyel faydaları aşikâr olsa da, sistemlerin güvenilirliği ve yenilik yaratma kapasiteleri hakkında şüpheler devam etmektedir.
