AIとDeSciが科学を永遠に変える方法とは

査読は科学研究の重要な部分である。発見が公表される前にその真実性と正確性を確保する上で重要な役割を果たす。しかし、査読プロセスは人間によって行われ、人間は必然的にミスを犯す。だが、新たな技術がこれを解決する鍵を握っているかもしれない。

BeInCryptoは、YesNoErrorの共同創設者マット・シュリヒト氏とMira Networkのマグナス・ブラットCEOに、人工知能（AI）と分散型科学（DeSci）がどのように融合して査読された科学的プロセスを変革するかを理解するために話を聞いた。

不十分な監視の代償

最も賢い人間でさえミスを犯す。科学において、これらのミスは大きな影響を及ぼす可能性がある。歴史は、最近も昔も、それを何度も証明してきた。

1998年、NASAは火星の大気を研究するために火星気候オービターを打ち上げた。このプロジェクトには1億2500万ドルの投資と約10か月の旅が含まれていた。

到着時にオービターは燃え尽き、故障し、NASAはすぐにこのミッションを失敗と見なした。最も痛かったのは、ミッションの失敗が単純なナビゲーションエラーに起因していたことだった。

ジェット推進研究所（JPL）が率いるナビゲーションチームは計算にメートル法を使用した。一方、宇宙船の設計者および製造者であるロッキード・マーティン・アストロノーティクスは、重要な加速度データを英語の単位で提供した。

ロッキード・マーティンが英語の単位をメートル法に変換しなかったことが、宇宙船が火星に接近しすぎて燃え尽きた原因となる重大なエラーを説明した。

「従来の査読は、人間のエラーと主観性によって本質的に制限されている。査読者は、個々の偏見、利害の対立、または単に手動の精査の限界により、重要な方法論的欠陥や統計的ミスを見逃す可能性がある」とブラット氏はBeInCryptoに語った。

その後の調査で、ナビゲーション計算の厳格で独立した査読の欠如が、単位変換エラーが見過ごされた原因であることが判明した。しかし、査読メカニズムがそのような単純なエラーに対処できなかった最近の事例もある。

科学における最近の人的ミス

査読された科学研究における人間のエラーの程度を示す最近の出来事の一つは昨年起こった。10月に、環境化学ジャーナル「ケモスフィア」に発表された研究は、電子難燃剤がキッチン用品などの黒いプラスチック製家庭用品に含まれていることを明らかにした。

この研究は、「アトランティック」や「ナショナルジオグラフィック」などのメディアで報道され、消費者に黒いプラスチック製キッチン用品を捨てるよう促した。また、SNS上での公衆の関心を巻き起こした。

しかし、12月に、30セントと30秒で、OpenAIのクエリが研究の結果をレビューし、著者がゼロを見逃していたことを発見した。

“60 kgの成人に対する基準用量を誤って計算し、正しい値である42万ng/日ではなく、4万2000ng/日と初めに見積もった”と訂正が述べた。

元の研究には10倍の重大な誤りが含まれていた。ある毒素の曝露が法定限界の80%とされていたが、実際には8%であった。言い換えれば、この誤りはこれらの毒素への曝露を大幅に過大評価していた。

“私は、ピアレビューの最大の制約は、人間が誤りを犯すことが非常に明確であると言いたい。これらは非常に賢い人々だ。これはどこにでも発表された。2か月間続き、何百万人もの人々がこの記事を見たが、誰もこれを見逃さなかった。もしその論文をOpenAIの最新モデルに送り、『この論文に誤りがありますか？』と尋ねると、約30セントで30秒以内に「はい」と答える。”とシュリヒト氏は述べた。

これらの出来事に対して、AIとDeSciの支持者たちは、科学の伝統的なアプローチにおけるこれらの欠陥を指摘している。

AIとDeSciで査読を再構築

ピアレビューの概念は何世紀にもわたって存在している。その発足以来、いくつかの変化を遂げてきた。

“ピアレビューは、私たちが今日知っているような正式で匿名のプロセスではなかった。科学雑誌の初期（1600年代中頃）には、編集者たち—例えば王立協会のヘンリー・オルデンバーグのような人々—が外部の専門家に相談せずに何を出版するかを決めていた。18世紀と19世紀にかけて、科学コミュニティが拡大するにつれて、非公式な議論や内部評価が徐々により体系的な実践に進化した。20世紀中頃には、研究成果が爆発的に増加し、ジャーナルは質と公正を維持するために構造化された外部のピアレビュー（しばしば匿名のレビュアーを伴う）を採用した。今日では、単一および二重盲検レビューからオープンおよび出版後レビューまで、透明性、効率性、厳格さを急速に成長する学術的な風景の中でバランスを取るための継続的な努力を反映している。”とブラット氏は説明した。

DeSciは、科学研究の伝統的なアプローチの一環として生じる重要な課題に対処するためのWeb3技術ソリューションを見つけるために始まった。その結果、AIエージェントは、ピアレビューのメカニズムに対する人間の誤りがもたらす潜在的な災害的な結果に対する明白な解決策となっている。

“人工知能は、エラー、不整合、盗用を自動的にフラグし、原稿を最も適したレビュアーとマッチングさせることで、バイアスを減らし、レビュアーの負担を軽減するのに役立つ。分散型科学プラットフォームは、ブロックチェーンや類似の技術を使用して、レビュー履歴を透明に記録し、クラウドソースの評価を可能にし、説明責任と信頼を高める。これらのツールは一緒にピアレビューを効率化し改善し、より迅速で信頼性の高い品質管理を確保する。”と同氏は付け加えた。

これらの新しい技術は、科学的レビューへの貢献をよりアクセスしやすくしている。

“分散型科学と人工知能は、ピアレビューのコストを大幅に削減し、AIがそれを非常に低コストで迅速に行うことを可能にすることで、ピアレビューを大いに助けることができる。DeSciは、誰もが無限のピアレビューを瞬時に受ける能力を与えることができる”とシュリヒト氏は述べた。

効率、速度、分散化、コスト削減は、これまで解決策が見つからなかった複雑な科学的問題に取り組む新たな道を開くことができる。

AIで科学進歩加速

AIのような新興技術は、がん研究、人間の寿命、アルツハイマー病を含む複雑な科学的課題に対する有望な新しいアプローチを提供する。

何世紀にもわたる人類の研究により、今日では世界中のジャーナルによって何百万もの科学論文が発表されており、膨大なデータ量に相当する。AIエージェントは、既存のデータセットを保存、フィルタリング、分析することができ、今日では人間には不可能な速度で行うことができる。

“人工知能はがん研究を変革しており、効果的な治療法の発見を加速するための大きな可能性を秘めている。AIツールは、膨大なデータセットを迅速にふるいにかけ、遺伝的マーカーや新しい薬のターゲットを発見し、がんがどのように進化するかをモデル化し、革新的な治療の組み合わせを提案することで、すでに非常に貴重であることを証明している。これらのブレークスルーは、初期の発見段階を加速するだけでなく、臨床試験のデザインを最適化し、患者の反応をますます正確に予測している。がんは依然として複雑な病気の集合体であるが、AIの影響力の増大により、治療の目標がますます達成可能になり、研究コミュニティ全体を活気づけている”とブラット氏はBeInCryptoに語った。

シュリヒト氏のYesNoError（YNE）は、すべての既存の科学文献を体系的に監査するために高度な大規模言語モデル（LLM）を活用する分散型イニシアチブのためのホワイトペーパーを作成した。YNEトークンは、トークン保有者がどのプロジェクトに優先順位を付けるべきかを投票できる経済モデルに基づいている。

AIエージェントは、単純な計算ミスからデータの捏造までのエラーをスキャンする責任を負っている。プロジェクトの広範な目的は、研究者、機関、一般の人々がアクセスできる科学的主張を検証するためのツールを開発することだ。

“寿命に関する研究論文はどれくらい書かれているのか？100万本としよう。あなたが寿命に焦点を当てた研究所であるとしよう。100万本の論文を単に読むだけでなく、それらを正確に分析し、データを統合するために必要なチームの規模は、人間の観点からは実行不可能だ。しかし、100万本の論文を基本的に瞬時に読むことができるAIエージェントシステムを設計し始めると、これらのAIを調整して結論を出し、統合された情報を持ち帰り、それを人間のチームに提供することができる。これが、AIが寿命や他の科学的目標の達成に貢献できる非常に明確な方法だ”とシュリヒト氏は述べた。

他の主要なプレーヤーもこの人気の高まりつつあるトレンドに追いつき始めている。アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）とジョンズ・ホプキンス大学の研究者は最近、エージェント・ラボラトリーを開発した。このAIフレームワークは、科学研究の重要な部分を自動化するように設計されている。

このシステムは、大規模言語モデルを使用して文献レビューを行い、実験を設計し、コードやドキュメントを含むレポートを生成する。しかし、これは分散型でもトークンモデルに基づいているわけでもない。初期の結果は、他の自動化された方法と比較して研究コストを84%削減できることを示唆しており、研究の質を損なうことはない。

しかし、暗号資産業界の他のプロジェクトが同様のプロジェクトを開発しようとするならば、DeSciにおけるAIは最終的に有望な未来を持つことができる。

DeSciの明るい展望

CoinGeckoによると、DeSciの時価総額は本稿執筆時点で10.5億ドルである。過去1年間で、このセクターは安定した成長と絶え間ない革新を示してきた。多くの新しいプロジェクトが迅速に主要なプレーヤーとなっている。

Top Decentralized Science (DeSci) Coins by Market Cap. — 時価総額によるトップの分散型科学（DeSci）コイン出典: CoinGecko

シュリヒトとブラットは、分散型科学の市場規模が指数関数的に成長すると予測している。

“今後10年間で、DeSciの時価総額は現在の1万倍以上になる可能性があると思う。人工知能、分散化、トークンの組み合わせにより、科学はブレークスルーを指数関数的に増加させる準備が整っているからだ”とシュリヒトは述べた。

その点について、ブラットは次のように付け加えた。

“成功すれば、世界の科学研究市場の5-10%を簡単に占めることができる。それはすでに兆の規模にある。”

しかし、彼らはまた、DeSciが伝統的な医療および科学ロビーからの抵抗に直面することを予想している。

現状に直面

科学研究はさまざまな政府機関、機関、財団からの助成金で資金提供されることができるが、主に民間企業によって資金提供されている。

2023年のUCLAの報告書によれば、2021年に米国でがん研究に費やされた約570億ドルのうち、約80%が民間部門、主に大手製薬会社からのものであった。また、研究結果の共有が限られていることも報告されている。

“既得権益があり、現職のプレーヤーを保護するためにそのような市場活動を禁止するためにロビー活動を行うことができる”とブラットは述べた。

シュリヒトにとって、DeSciは民間の利益に逆らう機会を提供する。

“以前は、企業がどの研究に資金を提供するかを制御することができた。DeSciはそれを破壊し、人々がそのアイデアが良いと信じれば誰でも資金を得ることができるようにする”と同氏は述べた。

ブロックチェーン技術が匿名性を許可し、プライバシーを優先するため、革新者を追跡するのは難しくなると同氏は主張する。

“ロビイストがDeSciを止めることができるとは思わない。次のアインシュタインは匿名かもしれない。ペンギンのアバターやカエルのプロフィール画像を持つ人かもしれない。NFTをプロフィールに持ち、名前に数字の束を持つ人かもしれない。ロビイストは彼らを見つけることができない。なぜなら、彼らが誰であるかを知らず、分散化された方法で資金を得ているからだ。彼らは他の仮名の人々と共に働いており、人間とAIの両方がいる”とシュリヒトは述べた。

しかし、伝統的な医療ロビイストと分散型科学の革新者との間の潜在的な対立を考える前に、DeSciはまだ成熟への道を歩んでいる。

最終的に、AIと分散型科学の融合は科学研究にとって強力な新しいパラダイムを提供する。この機会は、査読の信頼性と効率を向上させ、資金へのアクセスを民主化し、多様な科学的フロンティアでのブレークスルーを加速させる可能性がある。

AIと分散型科学の進展を監視することは、これらの技術を科学研究に責任を持って統合するために不可欠である。

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