Демис Хасабис пред G20 Innovation Ministerial: от AlphaFold до новото темпо на науката

В разговорите за изкуствен интелект бъдещето често присъства като обещание. Демис Хасабис се включи в G20 Innovation Ministerial с пример за технология, която вече е променила начина, по който учените работят: AlphaFold.

Хасабис участва чрез видеовръзка в първия ден на G20 Innovation Ministerial. Разговорът му беше воден от Майкъл Крациос, директор на Службата за научна и технологична политика на Белия дом. Две теми определиха изказването му: възможността изкуственият интелект да ускори научните изследвания и необходимостта най-мощните системи да бъдат подлагани на надеждни тестове.

AlphaFold като доказателство за научния потенциал на AI

AlphaFold е система на Google DeepMind, която прогнозира триизмерната структура на протеините въз основа на тяхната аминокиселинна последователност. Това е ключов научен проблем, тъй като структурата на протеина е пряко свързана с начина, по който той функционира и взаимодейства с други молекули.

За разработването на AlphaFold2 Демис Хасабис и Джон Джъмпър получиха половината от Нобеловата награда за химия за 2024 г.. Системата вече е използвана за прогнозиране на повече от 200 милиона протеинови структури, предоставени на изследователската общност чрез базата данни AlphaFold.

Този резултат е важен не само заради мащаба си. AlphaFold показва как изкуственият интелект може да помогне при научен проблем, чието решаване с традиционни експериментални методи изисква значително време и ресурси.

Именно този тип приложение беше в центъра на изказването на Хасабис пред G20 Innovation Ministerial.

От години до месеци

Хасабис насочи вниманието към разработването на лекарства. По време на разговора той изрази надежда, че AI инструменти като AlphaFold могат да съкратят определени етапи от процеса от години до месеци, а в по-далечна перспектива дори до седмици.

Той свърза по-високата скорост и с възможността изследователите да работят върху стотици заболявания, вместо ресурсите да бъдат концентрирани върху ограничен брой направления.

Изкуственият интелект може да анализира големи масиви от биологични данни, да моделира взаимодействия между молекули и да помогне при избора на обещаващи кандидати за последващо изследване. Така учените могат да достигат по-бързо до хипотези, които да бъдат проверени в лаборатория.

Лабораторните експерименти, клиничните изпитвания и регулаторното одобрение остават отделни и задължителни етапи. Потенциалната промяна е в скоростта, с която изследователите могат да откриват и подбират най-перспективните посоки.

Повече възможности за научно търсене

Традиционните научни изследвания често изискват избор между множество възможни хипотези. Времето, изчислителният капацитет, наличните данни и цената на лабораторната работа ограничават броя идеи, които могат да бъдат проверени.

AI системите могат да разширят този процес. Вместо да заменят научния метод, те могат да помогнат за създаването, сравнението и приоритизирането на повече проверими предположения.

Това е съществената промяна в научната визия, представена от Хасабис. Стойността на изкуствения интелект не се измерва само в способността му да генерира текст, изображения или софтуер. Тя се вижда и във възможността да ускори движението от научния въпрос към експеримента.

Подобен подход вече намира приложение в биологията и химията, но обхватът му може да се разширява към материалознанието, енергетиката, математиката и други области, в които изследователите работят с огромен брой възможни решения.

Най-мощните системи трябва да бъдат оценявани

На G20 Innovation Ministerial Хасабис постави и въпроса за безопасността. Според Reuters той призова представителите да изградят капацитет за тестове на AI системи.

Фокусът му беше върху оценяването на най-мощните модели. Подобни тестове могат да измерват какви способности придобива една система, как се държи при различни условия и дали създава рискове, които трябва да бъдат управлявани преди по-широкото ѝ внедряване.

Този подход пренася разговора за безопасността от общите опасения към конкретната проверка. За да бъде оценена една система, са необходими методи за тестване, достъп до моделите, подходящи данни и специалисти, способни да интерпретират резултатите.

Практика в тази посока вече съществува. През май 2026 г. Google, Microsoft и xAI се договориха да предоставят на американския Center for AI Standards and Innovation ранен достъп до нови модели за оценки, свързани с възможности и рискове за националната сигурност.

Научният напредък и безопасността като обща задача

В изказването на Хасабис научният потенциал и оценяването на риска бяха части от една и съща картина. Колкото по-способни стават AI системите, толкова по-големи могат да бъдат ползите от тях в науката. Същите нарастващи способности обаче правят надеждното измерване на поведението им все по-важно.

Тази позиция се вписва в две от основните теми на G20 Innovation Ministerial: инвестициите във фундаментални изследвания и надеждното внедряване на нови технологии.

Приносът на Демис Хасабис към разговора беше конкретен. AlphaFold показва какво може да се постигне, когато изкуственият интелект бъде насочен към ясно формулиран научен проблем. Следващата задача е тези възможности да бъдат разширявани с методите, дисциплината и проверките, които науката изисква.