FutureHouse, una organización sin fines de lucro respaldada por Eric Schmidt, tiene como objetivo crear un “científico de IA” en la próxima década. Recientemente, lanzó su primer producto importante: una plataforma y una API con herramientas impulsadas por inteligencia artificial diseñadas para apoyar el trabajo científico. Muchas startups están compitiendo para desarrollar herramientas de investigación con IA para el ámbito científico, algunas con grandes inversiones detrás. Las grandes empresas tecnológicas también están interesadas en la IA para la ciencia. A principios de este año, Google presentó el “co-científico de IA”, una IA que podría ayudar a los científicos a crear hipótesis y planes de investigación experimental.
Los directores ejecutivos de empresas de IA como OpenAI y Anthropic han afirmado que las herramientas de IA podrían acelerar enormemente el descubrimiento científico, especialmente en medicina. Sin embargo, muchos investigadores no consideran que la IA actual sea especialmente útil para guiar el proceso científico, en gran parte debido a su falta de fiabilidad.
El jueves, FutureHouse lanzó cuatro herramientas de IA: Crow, Falcon, Owl y Phoenix. Crow puede buscar en la literatura científica y responder preguntas sobre ella; Falcon realiza búsquedas más profundas, incluyendo bases de datos científicas; Owl busca trabajos previos en un área temática específica; y Phoenix ayuda a planificar experimentos de química.
FutureHouse afirma que sus herramientas de IA tienen acceso a una gran cantidad de artículos de acceso abierto de alta calidad y herramientas científicas especializadas. Además, utilizan un proceso de razonamiento transparente y en varias etapas para considerar cada fuente en profundidad. Al combinar estas IA, los científicos pueden acelerar significativamente el ritmo del descubrimiento científico. Sin embargo, la organización aún no ha logrado un avance científico o un descubrimiento novedoso con sus herramientas de IA. Uno de los desafíos en el desarrollo de un “científico de IA” es anticipar numerosos factores confusos. La IA podría ser útil en áreas donde se necesita una exploración amplia, como reducir una lista extensa de posibilidades, pero no está claro si puede resolver problemas de manera creativa que lleven a descubrimientos genuinos.
Los resultados de los sistemas de IA diseñados para la ciencia hasta ahora han sido en su mayoría decepcionantes. En 2023, Google afirmó que alrededor de 40 nuevos materiales habían sido sintetizados con la ayuda de su IA llamada GNoME. Sin embargo, un análisis externo encontró que ninguno de esos materiales era realmente nuevo. Las limitaciones técnicas y los riesgos de la IA, como su tendencia a “alucinar”, también hacen que los científicos sean cautelosos al respaldarla para trabajos serios. Incluso los estudios bien diseñados podrían verse afectados por una IA que no se comporta adecuadamente y que tiene dificultades para ejecutar trabajos de alta precisión. FutureHouse reconoce que sus herramientas de IA, especialmente Phoenix, pueden cometer errores. La compañía ha declarado que está lanzando estas herramientas en un espíritu de rápida iteración y pide retroalimentación a los usuarios.
