Наукові статті оживають: ШІ-агенти та майбутнє наукової комунікації

Пригадуєте, у книжках про Гаррі Поттера фотографії рухаються. Люди на них посміхаються, махають руками, можуть навіть кудись ненадовго піти з кадру. Натомість звичайні, маґлівські фотографії просто фіксують один момент. Поки читав нову статтю у Nature про Paper2Agent, я подумав, що приблизно така сама халепа у нас із науковими статтями. Стаття фіксує результати дослідження, але сама нічого не вміє. Її можна прочитати, подивитися на таблиці та рисунки, а якщо дуже пощастить – ще й десь знайти або попросити в авторів код і дані. А що, як наукову статтю можна було б "оживити"? 

Саме це пропонують автори Paper2Agent – їхня система перетворює статтю разом із кодом, даними та додатковими матеріалами на ШІ-агента, з яким можна взаємодіяти. Тобто маємо щось на кшталт гогвортської версії наукової статті. Погляньте на демоверсію агента, якого створили для цієї нейчерівської статті. 

Тут, мабуть, варто пояснити, що за агенти такі. Ми вже трохи звикли до чат-ботів: пишемо ChatGPT якесь запитання й отримуємо відповідь. ШІ-агент не лише відповідає, а й може діяти – користуватися доступними йому інструментами, запускати код, працювати з даними та послідовно виконувати певні завдання. Якщо, наприклад, чат-бота ви можете попросити: "Поясни, як автори побудували цей графік", то вже агенту статті можете наказати: "Спробуй відтворити цей графік".  

Paper2Agent аналізує статтю та пов'язані з нею матеріали, знаходить код і процедури, перетворює їх на інструменти, якими може користуватися ШІ, і перевіряє, чи вони справді працюють. У результаті отримуємо не просто "чат із PDF", яких нині розвелося вже чимало, а інтерфейс до самого дослідження. 

Автори перевірили свій підхід на 100 статтях з обчислювальної біології. І тут особливо цікаво, що успішно "оживити" вдалося лише 74 статті. Решті завадили проблеми з кодом, даними, програмним середовищем, документацією та інші добре знайомі радощі наукової відтворюваності. Тобто Paper2Agent ненароком ще й перевіряє, наскільки опубліковане дослідження справді можна повторно використати. 

Ще цікавіше, що такі агенти можуть працювати разом! Автори показали експеримент, де кілька агентів, створених на основі різних дослідницьких робіт, використовували свої методи та дані для розв'язання спільного наукового завдання. Людина при цьому нікуди не зникає, але замість самостійного копирсання у кількох статтях отримує можливість працювати з їхніми "живими" версіями.  

Звичайно, поки що не варто бігти в бібліотеку й повідомляти колегам, що PDF помер. Найкраще такий підхід працює для досліджень, де є код і обчислювальні процедури. Та і якщо агент успішно відтворив аналіз, це ще зовсім не означає, що сам аналіз був правильним. Проте напрям мені видається дуже цікавим. Автори навіть припускають, що колись поряд зі звичними Data Availability та Code Availability у наукових статтях може з'явитися Agent Availability. 

Тому бібліотекарям варто хоча б краєм ока стежити за тим, що відбувається. Не обов'язково завтра вчитися створювати MCP-сервери, але ми працюємо з інформаційними об'єктами, а самі ці об'єкти поступово змінюються. Колись наукова публікація була передусім текстом. Потім до неї додалися дані, код, протоколи… тепер, можливо, поруч з ними з'являться ще й агенти. 

Цілком можливо, що вже незабаром нам доведеться розбиратися, як усе це описувати, зберігати, цитувати, архівувати й кому взагалі належить агент, який через п'ять років уже тричі оновився. Словом, фотографії потроху починають рухатися, тож було б добре українським бібліотекарям не дізнатися про це останніми.