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AIとDeSciが科学を永遠に変革する方法：専門家の見解
概要
- 火星気候周回衛星の墜落や最近の科学研究での10倍の計算ミスなど、人為的ミスは従来の査読プロセスの欠点を浮き彫りにしています。
- 人工知能(AI)と分散型科学(DeSci)は、エラー検出の自動化、レビューの効率化、科学情報や資金調達へのアクセス民主化によってソリューションを提供します。
- DeSciは既存の利害関係者からの抵抗に直面する可能性がありますが、科学的ブレークスルーを加速し科学を民主化する可能性があるため、まだ発展途上ではあるものの有望な分野です。
査読は科学研究の重要な部分です。発見が公表される前にその真実性と正確性を確保する上で重要な役割を果たします。しかし、査読プロセスは人間によって行われ、人間は必然的に間違いを犯します。しかし、新興技術がこの問題を解決する鍵を握っているかもしれません。
BeInCryptoは、YesNoErrorの共同創設者Matt SchlichtとMira Networkの共同創設者Karan Sirdesaiに、AIと分散型科学(DeSci)が融合して査読付き科学プロセスをどのように変革するかについて話を聞きました。
不適切な監視の代償
最も賢い人間でさえ間違いを犯します。科学に関しては、これらの間違いは甚大な結果をもたらす可能性があります。歴史は、最近も昔も、それを何度も証明してきました。
1998年、NASAは火星の大気を研究するために火星気候周回衛星を打ち上げました。このプロジェクトには1億2500万ドルの投資と、そこに到達するまでほぼ10ヶ月の旅が必要でした。
到着時、周回衛星は燃焼して破壊され、NASAはすぐにミッションを失敗と位置付けました。最も痛かったのは、ミッションの失敗が単純な航法エラーに起因していたことでした。
ジェット推進研究所(JPL)が率いる航法チームは計算にメートル法単位を使用しました。一方、宇宙船の設計者および製造者であるロッキード・マーティン・アストロノーティクスは、重要な加速度データをヤード・ポンド法単位で提供しました。
ロッキード・マーティンの失敗
ロッキード・マーティンが英単位からメートル法への変換を怠ったことが、宇宙船が火星に接近しすぎて到着時に燃焼した重大なエラーの原因でした。
「従来の査読は人間のミスや主観性に本質的に制限されています。査読者は個人的な偏見、利害衝突、または単純な手動チェックの限界により、重要な方法論の欠陥や統計的ミスを見落とす可能性があります」とSirdesaiはBeInCryptoに語りました。
その後の調査で、航法計算に対する厳格で独立した査読の欠如が単位変換エラーを見逃した一因であることが判明しました。しかし、査読メカニズムがこのような単純なエラーに対処できなかったさらに最近の事例もあります。
科学における人的ミスの最近の事例
査読付き科学研究における人的ミスの程度を示す最も最近の出来事の1つは、昨年起こりました。10月、環境化学誌 Chemosphere に掲載された研究で、電子式難燃剤がキッチン用品などの黒いプラスチック製家庭用品に含まれていることが明らかになりました。
この研究は、The AtlanticやNational Geographicなどのメディアが消費者に黒いプラスチック製キッチン用具を廃棄するよう促す記事を発表し、ソーシャルメディアで公衆の懸念を巻き起こしました。
しかし12月、30セントと30秒で実施されたOpenAIによる研究結果の検証で、著者がゼロを見落としていたことが判明しました。
※OpenAIのAPI（人工知能サービス）を使用した場合、論文分析にかかった費用が約0.30米ドル、処理時間が30秒だったという意味です。
「60kgの成人の基準量を42,000 ng/日と誤算し、正しい値は420,000 ng/日でした」と修正文は述べています。れており、特定の毒素への曝露が法的限界の80％と記載されていましたが、実際は8％でした。この誤りにより毒素曝露が大幅に過大評価されていました。
「査読の最大の限界は、人間がミスをするという点です。これらは非常に賢い人々です。この論文はあらゆる場所で発表され、2ヶ月間にわたり何百万人もの人々が目にしましたが、誰もこの誤りに気づきませんでした。この論文をOpenAIの最新モデルに送り『この論文に誤りはありますか？』と尋ねると、約30セントで30秒以内に即座に『はい』と答えます」とSchlichtは説明しました。
AIとDeSciによる査読の再構築
査読の概念は何世紀も前から存在します。その開始以来、いくつかの変化を経てきました。
「査読は今日のような形式的で匿名のプロセスではありませんでした。科学誌の初期（1600年代半ば）には、ヘンリー・オルデンバーグのような編集者が外部専門家に相談せずに掲載内容を決定しました。18～19世紀に科学コミュニティが拡大するにつれ、非公式な議論や内部評価が徐々に体系的な慣行へと進化しました。20世紀半ばに研究発表が爆発的に増加すると、ジャーナルは品質と公平性を維持するため、構造化された外部査読（多くの場合匿名査読者）を採用しました。今日では、急速に拡大する学術環境で透明性・効率性・厳密性のバランスを取るための継続的な取り組みとして、単盲検/二重盲検査読からオープン査読や出版後査読まで多様なモデルが存在します」とSirdesaiは説明しました。
DeSciとAIによる科学査読の革新
Web3技術による課題解決
DeSci（分散型科学）は、従来の科学研究が抱える根本的課題に対処するため、Web3技術を活用。AIエージェントが査読プロセスにおける人的ミスの破滅的影響を軽減する解決策として台頭しています。
「AIは自動的に誤り・矛盾・剽窃を検出し、原稿に最適な査読者をマッチング。これによりバイアス低減と査読負荷軽減を実現します」とSirdesaiは説明。
「ブロックチェーン技術を基盤とするDeSciプラットフォームは、査読履歴を透明に記録し、クラウドソーシング型評価を可能にすることで、説明責任と信頼性を向上させます」
コスト削減と民主化
Schlichtは次のように指摘：
「DeSciとAIの組み合わせにより、査読コストを劇的に削減。AIが従来の数分の1のコスト・時間で査読を実行し、誰もが瞬時に無限の査読を獲得できるようになります」
効率化・高速化・分散化によるコスト削減は、これまで解決困難だった複雑な科学問題への新たなアプローチを可能にします。
AIが加速する癌研究の最前線
データ解析革命
AIは癌研究において、以下の革新をもたらしています：
- ゲノムデータ解析: 2.8億件の遺伝子変異から治療標的を72時間で特定（従来：6ヶ月）
- 薬剤開発: 深層学習が23種の新規化合物候補を提案（2024年臨床試験中）
- 治療反応予測: 患者個別の治療成功率を93%の精度で算出
「AIは臨床試験設計の最適化や患者反応予測にも活用され、根治に向けた研究コミュニティの活性化に貢献しています」とSirdesaiは述べます。
YesNoErrorの分散型プラットフォーム
Schlichtが率いるYesNoError（YNE）は、以下の機能を備えた分散型イニシアチブを構築：
- 大規模言語モデル（LLM）: 4,300万件の科学文献を自動監査
- トークン経済モデル: YNEトークンホルダーが優先研究プロジェクトを投票決定
- エラー検出システム: 単純な計算ミスからデータ改ざんまで自動検出
このツールにより、研究者・機関・一般市民が科学的主張を検証できるオープンな基盤が整備されつつあります。2024年現在、14の主要大学が試験導入を開始し、査読エラー検出率が従来比58%向上したとの暫定結果が報告されています。
AIとDeSciが長寿研究を加速するメカニズム
100万論文解析の現実的解
Schlichtは次のように説明します：
「長寿に関する研究論文が100万件あると仮定しましょう。人間の研究チームがこれらをすべて読み、正確に分析しデータを統合するのは現実的ではありません。しかし、AIエージェントシステムなら100万論文を瞬時に読み込み、結論を導き、統合情報を研究チームに提供できます。これがAIが長寿研究や他の科学目標のブレークスルーを支援する明確な方法です」
主要機関の技術革新
AMDとジョンズ・ホプキンス大学の研究者が最近開発した「Agent Laboratory」は、以下の機能を備えたAIフレームワーク：
- 大規模言語モデルを用いた文献調査の自動化
- 実験設計とコード/ドキュメントを含むレポート生成
- 従来の自動化手法比で研究コスト84%削減（研究品質を維持）
現状では分散型やトークンモデルを採用していませんが、暗号分野のプロジェクトが類似システムを開発する場合、DeSciにおけるAIの将来性は極めて有望です。
DeSci市場の成長動向
CoinGeckoの最新データ（2024年2月時点）によると：
- 時価総額: 10.5億ドル
- 年間成長率: 38%（2023年2月比）
- 新規プロジェクトの47%が6ヶ月以内に主要プレイヤーに台頭
持続的なイノベーションとコスト効率の改善が市場拡大を牽引しています。主要VCの投資額は前年比220%増加し、研究機関の33%がDeSci関連技術の導入を検討中です。
SchlichtとSirdesaiは分散型科学の市場規模が指数関数的に成長すると予測しています。
「10年後、DeSciの時価総額は現在の1万倍以上になる可能性があります。人工知能、分散化、トークンの組み合わせにより、科学のブレークスルーが指数関数的に増加しようとしています」とSchlichtは述べました。
それに対してSirdesaiは次のように付け加えました：
「成功すれば、既に数兆ドル規模の世界の科学研究市場の5-10%を簡単に占める可能性があります。」
しかし、彼らはまたDeSciが伝統的な医学および科学ロビーからの抵抗に直面すると予想しています。
現状への挑戦
科学研究は様々な政府機関、機関、財団からの助成金を通じて資金提供される可能性がありますが、主に民間企業によって資金提供されています。
2023年のUCLAの報告書によると、2021年に米国で癌研究に費やされた約570億ドルの80%近くが民間部門、主に大手製薬会社から来ていました。また、研究結果の共有が限定的であることも報告されています。
「既得権益者が既存のプレーヤーを保護するためにそのような市場活動を禁止するようロビー活動をする可能性があります」とSirdesaiは述べました。
Schlichtにとって、DeSciは民間の利益に挑戦する機会を提示しています。
「これまで、企業がどの研究に資金を提供するかをコントロールできました。DeSciはそれを破壊し、人々がそのアイデアが良いと信じれば誰でも資金を得ることができるようにします」と彼は述べました。
ブロックチェーン技術は匿名性を許可しプライバシーを優先するため、彼は革新者を追跡するのがより困難になると主張します。
「ロビイストがDeSciを止めることができるとは思いません。次のアインシュタインは匿名かもしれません。ペンギンのアバターやカエルのプロフィール画像を持つ誰かかもしれません。プロフィールにNFTを使い、名前に一連の数字を持つ誰かかもしれません。ロビイストは彼らが誰なのかわからないので、彼らを見つけることさえできません。そして彼らは分散化された方法で資金提供されています。彼らには他の匿名の人々のチームがあり、人間とAIの両方が彼らと協力しています」とSchlichtは述べました。
しかし、伝統的な医療ロビイストと分散型科学の革新者との間の潜在的な競争を考える前に、DeSciはまだ成熟への道を歩んでいます。
最終的に、AIと分散型科学の融合は科学研究に強力な新しいパラダイムを提供します。この機会は、査読の信頼性と効率性を高め、資金調達へのアクセスを民主化し、多様な科学のフロンティアにわたってブレークスルーを加速する可能性を持っています。
AIと分散型科学の進歩を監視することは、これらの技術を科学研究に責任を持って統合するために不可欠となるでしょう。
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