AIエージェント: 科学者の新たなスーパーパワー | ステファン・ハラー | TEDxシドニー・サロン

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マリー・キュリーはアンリ・ベクレルの研究助手として始まり、放射能に関する先駆的な研究により彼以上に有名になりました。彼女は2つのノーベル賞を受賞しました。チャールズ・ダーウィンは地質学者アダム・セジウィックの助手でしたが、進化論によって彼の名声を超えました。フランシス・クリックは生命の設計図であるDNAの二重らせん構造を共同発見する前に、ライナス・ポーリングの下で働いていました。
もし世界中の全ての科学者に、そのような優れた研究助手へのアクセスを提供できたらどうでしょうか。科学者と共に働き、彼らから学び、その分野のすべてを知り、その分野で生み出されるすべてのデータ、手法、ツールを自動的に最新の状態に保ち、それらにアクセスして使用する方法を知っている助手。新しい研究のアイデアや方向性を生み出し、批評し、検証できる助手。そして、地球上のすべての言語を話し、人間のように会話できる助手。生成AIのおかげで、これはもはや夢ではありません。
AIアシスタントのカンブリア爆発が始まり、科学者の研究方法を根本的に変えつつあります。そしてこれは科学の姿を変えているのです。
科学的手法は人類の最大の成果の一つです。私たちは自然を観察し、仮説を立て、それを検証する実験を行い、その結果を見て仮説が成り立つかどうか、あるいは変更が必要かどうかを判断し、それを繰り返します。科学的手法は、人類に病気と戦うツール、経済を理解するツール、そして火星で実験室を運営するツールを与えてきました。
科学的手法は変わりませんが、ガラスの天井にぶつかっています。多くの科学的問題の複雑さと規模は、科学がそれらを把握するには圧倒的すぎるのです。これは特に生物学において顕著です。生命システムを研究する科学である生物学において、生物学的データは乱雑で、最小の生物システムでさえ、あらゆる比率を超えて膨れ上がります。それらを研究する実験作業は非常に面倒で時間がかかります。
それがどういう意味か、例を挙げて説明させてください。タンパク質は生命の最小の構成要素であり、働き手です。化学反応を加速するもの、細胞に形を与えるもの、そして生物体内で物質を輸送するものもあります。種を超えて8億2600万種類以上のユニークなタンパク質が知られています。
一つの人間の細胞には約2000万個のタンパク質分子が含まれています。この数は細胞の種類によって変わることがあります。人体には36兆個の細胞があります。つまり、どの時点でも約1セクスティリオン（1の後に21個のゼロが続く数）のタンパク質が人体内を循環し、その役割を果たしているということです。それだけの量の米粒があれば、地球の全表面積を1.5メートルの深さで覆うことができます。
今、それらの粒の一つ一つが目的を持って動き回り、現れては消え、また現れるところを想像してください。そして、フィジーにあるそれらの粒のいくつかの動きが、北極にある他のいくつかの動きとどのような関係があるのかを理解しようとしてみてください。このたとえで言えば、一つの人間の細胞は2つのバスケットボールコートの表面積しか覆いませんが、そのシステムでさえ非常に大きく複雑で、現在の科学的ツールボックスを使って模型化することはできません。
私たちは生命を理解していません。ここで私たちを失敗させているのは科学的手法ではありません。私たちが研究しようとしているシステムの純粋な規模と多様性が、私たちを行き詰まらせているのです。私たちの惑星上の生命を理解しようとする場合でも、私たちが住む宇宙の広大さを理解しようとする場合でも、従来の科学的手法では限界があります。
私たちは科学者にスーパーパワーを与える必要があります。長年にわたり、いわゆる狭いAIが科学者に援助の手を差し伸べてきました。てんかん患者の脳活動データから発作の警告信号を発見することであれ、何億もの電波信号の断片から地球外生命のテクノシグネチャーを探すことであれ、人類が知るすべてのタンパク質の3D構造を予測することであれ、人間の科学者には全くできない、あるいはシステムの規模では研究できないタスクを実行するようAIモデルが訓練された例は数多くあります。
そのようなモデルの一つであるGoogleディープマインドのAlphaFoldは、すでに非常に深い科学的影響を与えており、その開発者たちは先月、ノーベル化学賞を受賞したばかりです。しかし、これらのAIモデルがどれほど特注であっても、それらは狭いものです。つまり、特別に訓練されていないタスクは実行できません。さらに、科学者はこれらのモデルが存在することを知り、それらがどのように機能し、何ができ、どのようにアクセスし、実行し、そしてそれらが生成する結果をどのように解釈するかを知る必要があります。
これらはすべて、ドメイン科学者と長期間一緒に働く特別に訓練されたデータサイエンティストを必要とする非常に複雑なタスクです。このようなアシスタンスは、ほとんどの科学者が持つことのできない贅沢です。世界の科学者のわずか16%、生物学者では18%しかAIを科学研究の一部として使用していません。
最先端のAIモデルの構築と展開は、それ自体がエリート的で、高価で、時間のかかる科学になっています。科学者が自分の分野のトップに立つために伝統的に使用してきた多くの手法や技術についても同じことが言えます。何十年も科学論文を読み続けて、ついに自分のユーレカモーメントを迎え、新しい研究アイデアを思いつく。非常に賢いけれども非常に忙しい同僚とブレインストーミングする機会を何か月も、時には永遠に待ち続ける。複雑な実験の実施方法を、一度に一人の研究者のキャリアをかけて訓練する。
これらの制限は、科学者が生涯で達成できることの境界を設定し、人類が科学を使って達成できることの境界を設定してきました。しかし今、科学者たちがこれらの制限を克服できる全く新しいタイプのツールを与えられる、千年に一度の機会の窓が開かれたのです。
アルキメデスは有名な言葉を残しています。「私に立つ場所と梃子を与えよ。そうすれば地球を動かしてみせよう」。私は生成AIが科学をその場所に置き、ついにその梃子を作り出すことを可能にしたと信じています。
その理由をお話しします。昨年初め、生成AIは公開されているデジタル情報のほぼすべてを取り込むところまで来ていました。そして、訓練を受けたことのない一見無関係な無限の種類のタスクを実行することに秀でるようになりました。特注のチャットボットの時代が始まったのです。
約1年前、生成AIは問題を解決するためにツールを使用する方法を学び始めました。これらのツールは、他のAIやAIではないモデル、データ、あるいは実際の物理的なツールやロボットでした。生成AIアシスタント、あるいはAIエージェントと呼ばれるものが誕生しました。
そして数か月前、これらのAIエージェントは、それまでのAIにはできなかった方法で問題を解決するための計画と推論を学びました。AIエージェントは戦略的になったのです。
そしてほんの数週間前、AIエージェントを意欲的なパートナーとして使用して新しい研究アイデアをブレインストーミングした科学者たちが、AIを使用しなかった科学者たちよりも斬新なアイデアを思いつくことができることが、初めて経験的に示されました。AIエージェントは創造的になったのです。
仮説の生成から実験デザイン、結果の分析まで、AIエージェントをヘルパーとして使用することで、科学者たちは初めて、これまでに開発されたすべての科学的手法とエンジニアリング技術を、これまでに生成されたすべての科学データに適用することができるようになりました。
もちろん、これは倫理的に、安全に、責任を持って行われる必要があり、すべてが同時に起こるわけではありません。一部の科学者や科学分野は先を進み、他は後に続きます。しかし最終的に、AIエージェントは彼らすべてを、科学の専門分野を超えて一つにまとめ、彼らのスキルを融合させ、増幅させるでしょう。
宇宙生物化学者、古生態遺伝学者、量子生物情報学者に会いましょう。生成AIには、新世代の博識家を生み出す力があります。これはすべての科学分野を変革しますが、おそらく健康・生命科学分野が最も早く、最も強く変革されるでしょう。
AIエージェントを手にすることで、生物学者たちは初めて、生命の謎を本当に解き明かし始めることができる点まで科学的手法を拡張することができます。そして私たちはまさにそれを始めています。
ここオーストラリアの国立科学機関CSIROで、私たちは科学者たちが生命の設計図を読み解き、新しいタンパク質を設計し、それらが何をできるかを予測し、実験室での実験を計画し実行するのを助けるAIエージェントを構築しています。AIエージェントを使用することで、私たちの科学者たちをゲームチェンジングなほど速くすることができると信じています。AIエージェントを使用することで、分析の時間枠を3～12か月から4～5日に短縮できると期待しています。
シリコンメディシンのスタートアップの科学者たちは、そのようなスピードアップが生物学に与える驚くべき影響のアイデアを私たちに示しています。彼らはAIを使用して、エンドツーエンドの創薬開発パイプライン全体を促進し、世界初として、新薬候補を最初の構想から臨床試験段階まで、従来の方法を使用する場合の約半分の時間で到達させました。
これは間違いなく何億ドルもの費用と何年もの作業時間を節約することになりますが、影響は生産性の向上を超えています。問題の新薬候補は、最初から生成AIを使用した科学者たちによって構想されたものでした。彼らはAIを使用してアイデアを思いつきました。AIと科学がタッグを組み、どちらも単独ではできなかったことを一緒に成し遂げたのです。
これは一つの動きの始まりです。最初のCOVID-19ワクチンの開発者であるBioNTechは最近、科学実験のワークフローを自動化できる特殊なAI駆動の研究室アシスタントの開発に取り組んでいることを発表しました。そしてAlphaFoldの開発者たちも最近、研究者、特に生物学者のために、実験の計画と実行を助け、その結果を規模的に予測できるAI研究室アシスタントの開発に取り組んでいることを共有しました。
その規模こそが、科学者たちに1セクスティリオンのタンパク質の一つ一つを見て、それぞれが何をするのか、なぜするのか、どこでするのか、いつするのかを探究することを可能にします。生命科学者たちは初めて、単一分子から生物全体まで、そのスペクトル全体にわたって生命を研究することができるのです。
それは加速しています。Google DeepMindの創設者でCEOのデミス・ハサビスは、宇宙がどのように機能するかを説明するすべての情報を、すべての知識の木として描いています。彼は、AIがこれらの偉大な科学的根本問題のいくつかを解決するのを助け、樹冠の新しい部分へのアクセスを可能にし、全く新しい研究分野を開くことができると信じています。私はその展望の上に立てると信じています。さらに大胆になれると信じています。私たちは、すべての科学者に、信頼できる強力な研究室アシスタントへのアクセスを提供し、それを使って木全体を探索し、すべてを理解することができます。生成AIエージェントこそがその研究室アシスタントです。それらを構築し、共有し、それらの肩の上に立って木を登りましょう。
AIエージェントは人間の科学者に取って代わることはありません。歴史は、人間の創造性と好奇心が驚くべきイノベーションとブレークスルーの発見を引き起こした瞬間に満ちています。AIは人間がゲームにもたらすその独創性を奪うことはありません。しかし、AIはこの独創性を高め、何十年も先の、あるいは完全に手の届かない解決策への私たちの旅を加速することができます。
生物学者が生命を理解したいという欲求と、おそらくそこに到達できるという生成AIの約束は、AIと科学を分水嶺の瞬間に結び付けました。彼らはお互いのために作られています。彼らの成功は、新しい啓蒙の時代を予感させます。AIは科学の世界を変え、そうすることで、科学は世界を変えるでしょう。