Лаборатория без людей: сценарий уже не фантастический
В кембриджской лаборатории что-то не так. Полуночники-аспиранты не мерцают за мониторами. Кофемашина молчит. Но пробирки все равно переставляются, микроскопы фокусируются, а в журнале Nature готовится очередная статья.
ARIA UK – британское агентство перспективных исследований – в октябре 2025 запустило программу "Автономные научные агенты". Суть проста до боли: дать ИИ не просто анализировать данные, а полностью контролировать научный процесс. От гипотезы до публикации.
Что конкретно делает этот ИИ-ученый?
Не просто ChatGPT с доступом к PubMed. Речь о полноценных агентных системах, которые умеют:
- Читать научную литературу и выявлять пробелы в знаниях
- Формулировать проверяемые гипотезы
- Планировать серии экспериментов с учетом доступного оборудования
- Управлять роботизированными лабораторными установками
- Анализировать сырые данные, включая изображения и спектры
- Интерпретировать результаты и корректировать стратегию
- Писать черновики научных статей с правильным цитированием
"Это не автоматизация рутины," – говорит технический директор одной из команд-участниц. "Мы автоматизируем сам научный метод. ИИ сам решает, какой эксперимент поставить следующим. Иногда его выбор противоречит интуиции человека. И иногда он оказывается прав."
Костяк технологии: не одна модель, а целый оркестр
Самые продвинутые системы используют ансамбль из специализированных моделей:
| Модель | Роль | Особенность 2026 |
|---|---|---|
| Claude 3.7 Opus | Стратегическое планирование, написание текстов | Контекст 1 млн токенов, понимание сложных протоколов |
| GPT-4.5 Research | Анализ литературы, генерация гипотез | Специально дообучен на научных корпусах |
| Gemini Ultra 2.0 | Мультимодальный анализ данных | Работа с микроскопическими изображениями, спектрами ЯМР |
| Специализированные агенты | Управление оборудованием | Интеграция через API с лабораторными роботами |
Архитектура напоминает AgentCommander – систему, где разные ИИ-агенты координируются для решения сложных задач. Только здесь задача не построить эволюционное дерево, а открыть новый фермент или синтезировать материал с заданными свойствами.
Главная техническая проблема 2026 года – не интеллект моделей, а их "руки". Даже самый умный ИИ беспомощен, если лабораторный робот сломался или реагент закончился. Команды тратят 40% времени на отладку физических интерфейсов.
Человек в этой схеме? Надзор, а не участие
Ученые не исчезают полностью. Их роль смещается от исполнителей к надзирателям и интерпретаторам. Типичный рабочий день руководителя проекта:
- Утром проверяет лог-файлы: какие эксперименты ИИ поставил за ночь
- Оценивает безопасность запланированных операций (ИИ пока не понимает, что смешивать X с Y – плохая идея)
- Утверждает заказ реагентов
- Читает черновики статей, написанные ИИ, и вносит стилистические правки
"Это похоже на руководство очень способным, но слегка безрассудным аспирантом," – шутит участник программы. "Только этот аспирант работает 24/7, не просит повышения стипендии и не сжигает лабораторию, забыв выключить горелку."
Что уже получилось? Ранние победы и провалы
Хотя финальные отчеты появятся только через месяц, участники делятся промежуточными результатами:
Успех: В проекте по синтетической биологии ИИ за 3 недели оптимизировал протокол экспрессии белка, который люди доводили 6 месяцев. Ключевым оказалось неочевидное изменение pH буфера, которое ни один постдок не предложил бы.
Провал: Другая команда пыталась заставить ИИ открыть новые фотокатализаторы. Система выдала 47 "многообещающих" кандидатов. Все 47 оказались либо уже известными, либо химически нестабильными. ИИ прекрасно комбинировал элементы, но не понимал фундаментальных ограничений химической связи.
Эта история перекликается с проблемой подсчета лосося – ИИ часто упускает контекст, очевидный для специалиста.
Этические грабли: кто автор открытия?
Nature и Science уже обновили правила публикации. Если эксперимент спланировал и провел ИИ, это должно быть явно указано. Но вопросы остаются:
- Если ИИ открыл новый материал, патентует его университет или разработчик ИИ?
- Кто несет ответственность, если автономный эксперимент приведет к созданию опасного вещества?
- Как оценивать вклад аспиранта, который лишь "присматривал" за ИИ?
Британские юристы пока разводят руками. Прецедентов нет.
Что дальше? 2026 станет переломным годом
Если хотя бы 3 из 12 проектов покажут значимые результаты, индустрия изменится навсегда. Фармацевтические гиганты уже готовят бюджеты. Академические лаборатории паникуют.
Пессимисты видят будущее, где 80% экспериментальной работы делают машины. Ученые превращаются в операторов и интерпретаторов. Оптимисты верят, что ИИ освободит исследователей от рутины, позволив сосредоточиться на действительно творческих задачах.
Лично я ставлю на третье: первые годы будет хаос. ИИ будет генерировать тонны бессмысленных данных. Научные журналы захлебнутся от низкокачественных статей, написанных нейросетями. Мы увидим всплеск, аналогичный кризису научной публикации, но в десятикратном масштабе.
И только потом, лет через пять, родится новая научная методология – симбиоз человеческой интуиции и машинной вычислительной мощи. Если, конечно, ИИ к тому времени не решит, что ученые ему больше не нужны.
Совет молодым ученым на 2026: учитесь не ставить эксперименты, а задавать правильные вопросы. ИИ скоро будет лучше вас pipett'ить. Но формулировать глубокие исследовательские проблемы – пока нет.
