Nas próximas semanas, uma nova conferência acadêmica fará sua estreia e ela será diferente de qualquer outra. O Agents4Science é um evento online de um dia que abrangerá todas as áreas da ciência, da física à medicina. Todo o trabalho compartilhado terá sido pesquisado, escrito e revisado principalmente por Inteligência Artificial, e será apresentado utilizando tecnologia de conversão de texto em fala.
A conferência é uma criação do cientista da computação de Stanford James Zou, que estuda como humanos e IA podem trabalhar juntos da melhor forma. A Inteligência Artificial já forneceu muitas ferramentas úteis para os cientistas, como o AlphaFold, da DeepMind, que ajuda a simular proteínas difíceis de produzir fisicamente. Mais recentemente, no entanto, os avanços em modelos de linguagem de grande escala e IA com capacidade de raciocínio impulsionaram a ideia de que a IA pode trabalhar de forma quase autônoma, assim como os cientistas, propondo hipóteses, executando simulações e projetando experimentos por conta própria.
Essa ideia não está sem seus críticos. Entre outras questões, muitos acreditam que a IA não é capaz do pensamento criativo necessário na pesquisa, comete muitos erros e alucinações, e pode limitar as oportunidades para pesquisadores jovens.
No entanto, muitos cientistas e formuladores de políticas estão bastante interessados na promessa dos cientistas virtuais. O Plano de Ação em IA do governo dos EUA descreve a necessidade de “investir em laboratórios automatizados habilitados para a nuvem em uma variedade de campos científicos”. Alguns pesquisadores acreditam que os cientistas de IA poderiam desbloquear descobertas científicas que os humanos nunca encontrariam sozinhos. Para Zou, a proposição é simples: “Os agentes de IA não têm limitações de tempo. Eles poderiam realmente se reunir conosco e trabalhar conosco 24 horas por dia, 7 dias por semana.”
No mês passado, Zou publicou um artigo na Nature com resultados obtidos de seu próprio grupo de trabalhadores autônomos de IA. Impulsionado pelo seu sucesso, ele agora quer ver o que outros cientistas de IA (ou seja, cientistas que são IA) podem realizar. Ele descreve como será um artigo bem-sucedido no Agents4Science: “A IA deve ser o primeiro autor e fazer a maior parte do trabalho. Os humanos podem ser conselheiros.”
Um laboratório virtual formado por IA
Como estudante de doutorado em Harvard no início dos anos 2010, Zou ficou tão interessado no potencial da IA para a ciência que tirou um ano de pausa de sua pesquisa em computação para trabalhar em um laboratório de genômica, uma área que se beneficiou enormemente da tecnologia para mapear genomas inteiros. Seu tempo nos chamados “laboratórios molhados” lhe ensinou como pode ser difícil trabalhar com especialistas de outras áreas. “Eles frequentemente têm linguagens diferentes”, diz.
Modelos de linguagem grandes, ele acredita, são melhores que as pessoas para decifrar e traduzir entre jargões específicos de cada campo. “Eles leram de forma tão abrangente”, diz Zou, “que conseguem traduzir e generalizar ideias em toda a ciência muito bem.” Essa ideia inspirou Zou a criar o que ele chama de “Laboratório Virtual”.
Em um nível elevado, o Laboratório Virtual seria uma equipe de agentes de IA projetados para imitar um grupo de laboratório universitário real. Esses agentes teriam diferentes áreas de especialização e poderiam interagir com diferentes programas, como o AlphaFold. Os pesquisadores poderiam dar uma agenda a um ou mais desses agentes, depois abrir o modelo para reproduzir como os agentes se comunicaram entre si e determinar quais experimentos as pessoas deveriam realizar em um ensaio no mundo real.
Zou precisava de um colaborador (humano) para ajudar a colocar essa ideia em prática e resolver um problema de pesquisa real. No ano passado, ele conheceu John E. Pak, um cientista pesquisador do Chan Zuckerberg Biohub. Pak, que compartilha o interesse de Zou em usar IA para a ciência, concordou em criar o Laboratório Virtual com ele.
Pak ajudaria a definir o tema, mas tanto ele quanto Zou queriam ver quais abordagens o Laboratório Virtual poderia encontrar por conta própria. Como primeiro projeto, decidiram focar no design de terapias para novas variantes da Covid-19. Com esse objetivo em mente, Zou começou a treinar cinco cientistas de IA (incluindo aqueles treinados para agir como imunologistas, biólogos computacionais e investigadores principais) com diferentes objetivos e programas à disposição.
Construir esses modelos levou alguns meses, mas Pak diz que eles foram muito rápidos em projetar candidatos a terapias assim que a configuração foi concluída: “Acho que foi um dia ou meio dia, algo assim.”
Zou afirma que os agentes decidiram estudar nanocorpos anti-covid, um parente dos anticorpos que são muito menores em tamanho e menos comuns na natureza. No entanto, Zou ficou chocado com a razão dessa escolha. Ele afirma que os modelos chegaram aos nanocorpos depois de fazer a conexão de que essas moléculas menores seriam bem adequadas aos recursos computacionais limitados que os modelos receberam. “Na verdade, acabou sendo uma boa decisão, porque os agentes conseguiram projetar esses nanocorpos de forma eficiente”, diz ele.
Os nanocorpos projetados pelos modelos foram verdadeiramente novos avanços na ciência, e a maioria foi capaz de se ligar à variante original do Covid-19, segundo o estudo. Mas Pak e Zou admitem que a principal contribuição do artigo deles é, na verdade, o Laboratório Virtual como ferramenta. Yi Shi, bioquímico do Mount Sinai, que não participou do trabalho, mas fez alguns dos nanocorpos subjacentes que o Laboratório Virtual modificou, concorda. Ele diz que adora a demonstração do Laboratório Virtual e que “a grande novidade é a automação.”
A Nature aceitou o artigo e o acelerou para a publicação preliminar. Zou sabia que utilizar agentes de IA para a ciência era uma área quente, e ele queria ser um dos primeiros a testá-la.
Os cientistas de IA organizam uma conferência
Quando Zou estava enviando seu artigo, ficou desapontado ao ver que não poderia creditar adequadamente a IA por seu papel na pesquisa. A maioria das conferências e periódicos não permite que a tecnologia seja listada como coautora em artigos, e muitos proíbem explicitamente os pesquisadores de usá-la para escrever artigos ou revisões. A Nature, por exemplo, cita incertezas sobre responsabilidade, direitos autorais e imprecisões como razões para proibir a prática. “Eu acho isso limitante”, diz Zou. “Esses tipos de políticas estão essencialmente incentivando os pesquisadores a esconder ou minimizar o uso de IA.”
Zou quis inverter o jogo criando a conferência Agents4Science, que exige que o autor principal de todas as submissões seja uma IA. Outros bots então tentarão avaliar o trabalho e determinar seus méritos científicos. Mas as pessoas não serão totalmente excluídas do processo: uma equipe de especialistas humanos, incluindo um laureado com o Nobel de Economia, revisará os melhores artigos.
Zou não tem certeza do que virá da conferência, mas espera encontrar algumas gemas entre os centenas de artigos que ele espera receber de todas as áreas. “Pode haver submissões de IA que façam descobertas interessantes”, diz ele. “Também pode haver submissões de IA que tenham muitos erros interessantes.”
Embora Zou diga que a resposta à conferência tem sido positiva, alguns cientistas estão longe de estar impressionados.
Lisa Messeri, antropóloga da ciência na Universidade de Yale, tem muitas perguntas sobre a capacidade da IA de revisar ciência: “Como você consegue saltos de insight? E o que acontece se um salto de insight chegar à mesa do revisor?” Ela duvida que a conferência consiga dar respostas satisfatórias.
No ano passado, Messeri e sua colaboradora Molly Crockett investigaram obstáculos para o uso de IA na ciência em outro artigo da Nature. Elas continuam céticas quanto à capacidade da IA de produzir resultados novos, incluindo aqueles compartilhados no artigo de Zou sobre nanocorpos.
“Eu sou o tipo de cientista que é o público-alvo para esse tipo de ferramenta, porque eu não sou uma cientista da computação, mas estou fazendo trabalho voltado para a computação”, diz Crockett, cientista cognitiva na Universidade de Princeton. “Mas, ao mesmo tempo, sou muito cética das alegações mais amplas, especialmente em relação a como [cientistas de IA] poderiam ser capazes de simular certos aspectos do pensamento humano.”
E ambas são céticas quanto ao valor de usar a IA para fazer ciência se a automação impedir os cientistas humanos de desenvolver a experiência necessária para supervisionar os bots. Em vez disso, elas defendem a inclusão de especialistas de uma gama mais ampla de disciplinas para projetar experimentos mais reflexivos antes de confiar à IA a execução e revisão da ciência.
“Precisamos estar conversando com epistemólogos, filósofos da ciência, antropólogos da ciência, acadêmicos que estão pensando profundamente sobre o que é o conhecimento”, diz Crockett.
Mas Zou vê sua conferência como exatamente o tipo de experimento que poderia ajudar a impulsionar o campo. Quando se trata de ciência gerada por IA, ele afirma, “há muito alarde e muitas anedotas, mas realmente não há dados sistemáticos.” Se o Agents4Science poderá fornecer esse tipo de dado é uma questão em aberto, mas em outubro, os bots ao menos tentarão mostrar ao mundo o que são capazes de fazer.
Peter Hall
