Искусственный интеллект выявил ошибки в химии, скрытые 75 лет

Искусственный интеллект обнаруживает научные ошибки

Искусственный интеллект (ИИ) выявил ошибки в химических данных, которые оставались незамеченными в течение 75 лет. Под руководством Себастьяна Пиоса из Zhejiang Lab модель ИИ, прогнозируя температуры кипения молекул, показала результаты, противоречащие устоявшимся данным. Первоначально исследователь сомневался в работе ИИ, но ручная проверка подтвердила, что ошибки были в самой базе данных. Это пример того, как ИИ помогает обнаруживать давно скрытые научные неточности.

Рост числа ошибок в научных публикациях и роль ИИ

Компания SAI Labs проанализировала 168 научных статей, представленных на Международной конференции по машинному обучению (ICML) 2026 года, с помощью ИИ. Результаты показали, что из 92 статей только в 34 удалось воспроизвести более двух из пяти заявленных утверждений. Лишь в восьми статьях ИИ подтвердил более 80% утверждений. Другие исследования выявили, что количество ошибок в статьях, опубликованных на конференции NeurIPS, выросло с 3,8 в 2021 году до 5,9 в 2025-м, что составляет рост на 55%.

Мнение экспертов

Одд Эрик Гундерсен, специалист по компьютерным наукам из Норвежского университета науки и технологий, отмечает: «ИИ-инструменты ошибаются так же, как и люди». Джеймс Зоу из Стэнфордского университета подчеркивает преимущество ИИ в масштабной и быстрой проверке научных данных: «Главное отличие — возможность выполнять эту работу в недоступных ранее масштабах».

Федерико Бьянки из компании Together AI добавляет, что ИИ в основном выявляет объективные ошибки в формулах, расчетах и числах, а субъективные вопросы остаются за людьми: «ИИ не должен делать всё, решения о новизне и значимости должны принимать люди».

Новые возможности для науки и общества

Обнаружение ошибок с помощью ИИ повышает качество научных исследований и способствует более надежным результатам. Ученые могут быстрее и точнее проверять данные, что открывает новую страницу в развитии науки.

Использование ИИ для выявления ошибок в научных данных позволяет переосмыслить и улучшить созданные человеком знания. Это имеет большое значение как для научного сообщества, так и для общества в целом.