Javier García Martínez, chemik, říká: „Španělsko má prvky, aby se stalo klíčovým hráčem v evropské iniciativě, která by soutěžila v oblasti umělé inteligence.“

Ředitel Laboratoře molekulární nanotechnologie UA zdůrazňuje, že kdo povede vědu a technologie, určí směr globální ekonomiky v následující dekádě v kontextu „Mise Genesis“, projektu, který byl zahájen vládou USA s cílem použít umělou inteligenci jako hlavní motor vědeckého výzkumu.

Ambiciózní plán mise Genesis

Mise Genesis představuje zásadní bod obratu v závodu o technologické vedení. Jedná se o mobilizaci zdrojů, která je srovnatelná s projektem Manhattan nebo programem Apollo. Jejím cílem je urychlit vědecké objevy pomocí umělé inteligence, a tím posílit technologické a průmyslové vedení USA. Americká vláda vytvořila největší platformu umělé inteligence na světě, která integruje databáze vědeckých projektů financovaných z federálních prostředků, schopnosti superpočítačů svých sedmnácti národních laboratoří a hlavní technologické firmy v zemi.

Cílem mise je vyvinout agenty umělé inteligence, kteří by mohli urychlit vědecký výzkum, automatizací mnoha jeho fází. To by mělo vést k zdvojnásobení produktivity americké ekonomiky během jedné dekády. I když se jedná o velmi ambiciózní a technicky fascinující projekt, na naše území nezískal příliš velkou pozornost. Vytváří však také řadu otázek ohledně přístupu k generovaným datům a o tom, jaký prospěch mají z tohoto obrovského projektu velké firmy, které se na něm podílejí.

Význam evropské iniciativy

Evropa, stejně jako země jako Španělsko, si nemohou dovolit zůstat pozadu v tomto závodu, protože umělá inteligence určí, kdo bude v následujících letech vést ekonomiku. Nemusíme kopírovat Misi Genesis, ale měli bychom využít naše silné stránky a navrhnout a implementovat velkou evropskou iniciativu, která by spojila naše schopnosti, zdroje a talent, aby odpovídala ambicím ostatních programů. Španělsko má prvky, které mohou hrát klíčovou roli v této evropské iniciativě. Disponujeme velkými infrastrukturami, jako je MareNostrum 5, které by mohly učinit z Barcelony jeden z hlavních uzlů evropské sítě umělé inteligence pro vědecký pokrok. Důležité není jen mít výpočetní kapacitu, ale také vědět, jak využívat, orientovat a koordinovat zdroje, talent a obrovský vědecký potenciál Evropy.

Příspěvek umělé inteligence v chemii a nanotechnologii

V jaké míře přispívá umělá inteligence k pokroku v oblasti chemie a nanotechnologie, a jaký může mít vliv v blízké budoucnosti? Mise Genesis by mohla vypadat jako námět pro sci-fi film, ale realita je taková, že umělá inteligence již transformuje způsob, jakým děláme vědu. Například díky ní byl objeven abaucin, jeden z mála antibiotik schopných vymýtit jednu z super bakterií, kterou Světová zdravotnická organizace považuje za kritickou hrozbu kvůli její rezistenci vůči všem známým lékům. Umělá inteligence dokáže skenovat terabajty informací během hodin, identifikovat vzory, které by mohly být neviditelné, což umožňuje objevovat materiály s pokročilými vlastnostmi nebo vyvíjet nové aplikace nanotechnologie, nové katalyzátory, polovodiče a nano-strukturované pevné látky s vylepšenými vlastnostmi.

Zkracování doby od objevu k praktické aplikaci

Jak může umělá inteligence zkrátit dobu od objevu v laboratoři k jeho praktické aplikaci v průmyslových procesech nebo nových materiálech? Umělá inteligence se stala základním nástrojem ve vědeckém výzkumu, protože zařízení, které používáme, od velkých teleskopů až po urychlovače částic, generují obrovské množství dat, která jen umělá inteligence s obrovskou kapacitou zpracování může analyzovat a najít v nich vzory. Digitální dvojčata a pokročilé simulace umožňují předpovědět, jak se molekula nebo materiál budou chovat na průmyslové úrovni ještě před výstavbou pilotního zařízení, což dramaticky snižuje riziko a náklady. Další klíčovou výhodou umělé inteligence je to, že umožňuje současně optimalizovat více proměnných, které se obvykle zkoumají odděleně, jako je cena, životnost produktu, bezpečnost jeho používání nebo dokonce jeho environmentální dopad. Tato schopnost zrychluje uvedení na trh tím, že současně optimalizuje technické, ekonomické a regulační požadavky. A opět, nejde o technologii budoucnosti, ale o realitu, kterou již některé firmy využívají k urychlení objevování a komercializace nových řešení.

Etické a rozhodovací otázky umělé inteligence

Kde je červená linie mezi umělou inteligencí, která „pomáhá“ ve vědeckém procesu (například analýzou dat nebo navrhováním hypotéz), a umělou inteligencí, která začíná nahrazovat klíčová rozhodnutí, která dříve činili výzkumníci? Umělá inteligence exceluje při zpracování dat a navrhování hypotéz, ale konečné rozhodnutí o tom, co zkoumat, a především sociální dopad objevu, by mělo být vždy v lidských rukou. Delegování klíčových rozhodnutí bez dozoru nás vystavuje riziku „vědeckých halucinací“ nebo jemných chyb, které by se mohly šířit v odborné literatuře.

Dalším důležitým aspektem je, že umělá inteligence se nejen učí z našich dat, ale také z našeho chování, které v mnoha případech není příkladné, a proto musíme dohlížet na to, aby její výsledky dodržovaly etické a regulační rámce, které jsme si stanovili. Potřebujeme vzdělání, které nejen naučí používat umělou inteligenci, ale také ji pochopit, zpochybnit a orientovat kritickým myšlením a principy, které staví člověka do centra rozhodovacího procesu.

Rizika a požadavky na transparentnost

Jedním z největších obav, které vyvolávají projekty jako je Mise Genesis, je to, že neprůhledné algoritmy budou rozhodovat například o tom, jaké výzkumné směry se financují nebo zrušují. Jaká rizika bychom mohli podstoupit, když tuto logiku přeneseme do vědeckého systému a jak bychom je mohli zmírnit? Toto je jedno z největších nebezpečí modelů jako je Mise Genesis. Pokud dovolíme strojům určovat, které výzkumné směry by měly být prioritizovány, riskujeme zastavení skutečně disruptivní vědy. Protože se umělá inteligence opírá o historická data, má tendenci posilovat to, co už známe, upřednostňuje osvědčené oblasti nebo oblasti s vysokým bezprostředním ekonomickým návratem, zatímco releguje ty, jejichž hodnota spočívá ve rozšiřování znalostí a jejichž dopad není na první pohled zřejmý. Z odpovědnosti pro transparentnost a otevřenou vědu plyne nutnost, aby systémy, které řídí vědecká rozhodnutí, byly auditovatelné s jasnými pravidly a podléhaly veřejné správě.

Hrozba nedostatečné diverzity výzkumu

Existuje reálné nebezpečí, že umělá inteligence nasměruje vědu k problémům, které generují mnoho dat a rychlých výsledků, zatímco opomene riskantnější nebo dlouhodobější výzkum. Jak již bylo zmíněno, je klíčové investovat do vytváření databází v oblastech, kde dnes existuje jen málo informací. Často se říká, že umělá inteligence je tak dobrá, jaké data má k dispozici pro trénink. To je pravda, ale umělá inteligence je mnohem více než jen data. Aby mohla umělá inteligence přispět k vyřešení velkých vědeckých problémů, potřebuje především kreativitu, představivost a kritické myšlení. Jsme to my lidé, kdo musíme umělé inteligenci nabídnout směr, účel a etický rámec, aby její obrovský potenciál byl využit k rozšiřování našich znalostí a ne jen k prohlubování toho, co už víme.