A FutureHouse, uma organização sem fins lucrativos apoiada por Eric Schmidt com o ambicioso objetivo de criar um "cientista de IA" na próxima década, anunciou o lançamento de seu primeiro grande produto: uma plataforma e API com ferramentas baseadas em inteligência artificial destinadas a apoiar o trabalho científico.
Este lançamento ocorre em um cenário competitivo, onde inúmeras startups e gigantes da tecnologia, como o Google com seu "co-cientista de IA", correm para desenvolver ferramentas de IA para o domínio científico. Líderes de empresas como OpenAI e Anthropic expressaram otimismo sobre o potencial da IA para acelerar massivamente as descobertas científicas, especialmente na medicina.
No entanto, um ceticismo considerável permeia a comunidade de pesquisa. Muitos cientistas ainda não veem a IA atual como particularmente útil para guiar o processo científico, principalmente devido à sua falta de confiabilidade e tendência a "alucinações" (gerar informações incorretas).
As Ferramentas da FutureHouse
A plataforma recém-lançada pela FutureHouse inclui quatro ferramentas de IA:
- Crow: Capaz de pesquisar literatura científica e responder perguntas sobre ela.
- Falcon: Realiza buscas mais profundas na literatura, incluindo bancos de dados científicos.
- Owl: Procura trabalhos anteriores em uma determinada área de assunto.
- Phoenix: Utiliza ferramentas para auxiliar no planejamento de experimentos químicos.
Em uma postagem de blog, a FutureHouse afirma que seus modelos de IA "têm acesso a um vasto corpus de artigos de acesso aberto de alta qualidade e ferramentas científicas especializadas". A organização destaca que as ferramentas possuem "raciocínio transparente" e utilizam um "processo de múltiplos estágios para considerar cada fonte em maior profundidade". A expectativa é que, ao encadear essas ferramentas, os cientistas possam "acelerar significativamente o ritmo das descobertas científicas".
Desafios e Cautela
Apesar das promessas, a FutureHouse ainda não apresentou um avanço científico ou descoberta inédita realizada com suas ferramentas de IA. O desenvolvimento de um "cientista de IA" enfrenta o desafio de antecipar inúmeros fatores de confusão.
Embora a IA possa ser útil em áreas que exigem ampla exploração, como refinar vastas listas de possibilidades, ainda não está claro se ela é capaz do tipo de resolução de problemas inovadora que leva a avanços genuínos.
Resultados anteriores de sistemas de IA projetados para a ciência foram, em sua maioria, abaixo do esperado. Um exemplo citado é o GNoME do Google, que supostamente ajudou a sintetizar 40 novos materiais em 2023, mas uma análise externa posterior concluiu que nenhum dos materiais era, de fato, completamente novo.
As deficiências técnicas e os riscos da IA, incluindo sua propensão a erros, deixam os cientistas cautelosos. Mesmo estudos bem projetados podem ser comprometidos por uma IA que falha na execução de trabalhos de alta precisão.
A própria FutureHouse reconhece que suas ferramentas, especialmente a Phoenix, podem cometer erros. "Estamos lançando [isso] agora no espírito de iteração rápida", escreve a empresa. "Por favor, forneça feedback conforme você o utiliza."
O lançamento da FutureHouse marca mais um passo na integração da IA com a pesquisa científica, mas o caminho para um verdadeiro "cientista de IA" confiável e capaz de descobertas revolucionárias ainda parece longo e repleto de desafios.