Inherent, laboratorium AI założone przez byłych pracowników DeepMind, opublikowało agenta o nazwie Faraday, który potrafiał lepiej niż konkurencyjne rozwiązania od Anthropic i OpenAI odtworzyć wyniki z opublikowanych artykułów naukowych. Faraday to AI trained do roli naukowego asystenta, zdolnego do analizy publikacji badawczych i praktycznego odtworzenia zawartych w nich eksperymentów.
Replikowanie wyników badań to jeden z fundamentalnych problemów w nauce - wiele publikacji zawiera błędy, niedokładności lub brakuje istotnych szczegółów. Tradycyjnie proces ten wymaga zaangażowania doświadczonych naukowców i zajmuje tygodnie lub miesiące. Jeśli AI potrafi automatycznie wykonać tę pracę z wysoką dokładnością, mogłoby to znacząco przyspieszyć weryfikację wyników i odkrywanie błędów na wczesnym etapie.
Wynik Faradaya wskazuje na trend w AI, gdzie wyspecjalizowane agenty trenowane do konkretnych zadań mogą osiągać lepsze rezultaty niż uniwersalne duże modele języka. To stanowi wyzwanie dla dominujących graczy rynku i sugeruje, że przyszłość może należeć do bardziej wyspecjalizowanych rozwiązań AI dostosowanych do poszczególnych dziedzin nauki i biznesu.