GoogleのAI、科学的仮説を自ら生成し研究を加速

Googleが開発した「AI Co-Scientist」が、単なる情報検索ツールを超え、新しい科学的仮説を自ら生成する「研究の相棒」となり得ることを示しました。2つの生物医学研究でその能力が実証され、研究開発のプロセスを根本から変える可能性が注目されています。

スタンフォード大学の研究では、有効な治療法が少ない肝線維症の治療薬候補を探すためAIを活用。AIは既存薬の中から3つの候補を提案し、そのうち2つが実験で線維化を抑制し、肝臓再生の兆候さえ示しました。人間が選んだ候補薬では効果が見られませんでした。

インペリアル・カレッジ・ロンドンでは、細菌の進化に関する謎をAIに問いかけました。AIはわずか2日で、研究者らが数年かけて突き止めた未発表のメカニズムと同じ結論を導き出しました。その論理的な思考プロセスは研究者らを驚かせています。

このAIの強みは、科学的推論に特化した設計にあります。OpenAIなどの汎用モデルとは異なり、複数のAIエージェントが仮説の生成、批判、改良、順位付けを繰り返します。外部の文献やツールで情報を補強しながら、より深い思考を行う仕組みです。

Googleは現在、世界中の学術機関と協力し、このシステムのパイロット運用を進めています。スタンフォード大学の「Virtual Lab」など競合も登場しており、AIを科学的発見のエンジンにするための開発競争が激化しています。

一方で、AIは既存の情報を再構成しているだけで、真に独創的な発見はできないとの批判もあります。AIが生成した仮説に過度に依存すれば、人間の創造性や批判的思考が阻害されるリスクも指摘されており、今後の検証が求められます。

AIから価値ある洞察を引き出すには、専門家による巧みな問いかけや対話的なフィードバックが不可欠です。現段階では、AIは専門家の能力を拡張し、思考を補助する優秀なアシスタントと捉えるべきでしょう。