Claude'un geliştiricisi Anthropic, biyoloji araştırmalarında yapay zekâ ajanlarını kullanarak virüslerin genetik kodunda dikkat çekici bir DNA dizisi örüntüsü belirlediğini duyurdu. Şirketin açıklamasına göre, araştırmacılar özellikle RNA'yı DNA'ya kopyalayan ters transkriptaz (RT) enzimlerinin yeni örneklerini bulmak için geniş bir DNA veri tabanını taradı.
Anthropic, bağımsız görevler planlayıp yürütebilen 950 yapay zekâ ajanının 21 saat boyunca çalışarak yaklaşık 3 bin 500 enzim örneğini belirlediğini açıkladı. İnceleme havuzu daha sonra en dikkat çekici 20 örneğe indirildi.
Şirkete göre ajanlardan biri, sıra dışı özelliklere sahip bir RT geninin yakınında tekrarlayan bir DNA dizisi fark etti. Yapay zekânın hazırladığı raporun ardından araştırmacılar bulguyu inceleyerek daha önce karakterize edilmemiş bir bakteriyofaj biyolojik sistemi olabileceği sonucuna ulaştı.
Anthropic, bu tür bir analizin deneyimli bir bilim insanı tarafından yapılmasının haftalar, hatta aylar sürebileceğini savundu.
CRISPR teknolojisine benzerlik dikkat çekti
Araştırmada belirlenen yapının, bakterilerde doğal olarak bulunan ve CRISPR gibi gen düzenleme sistemleriyle benzerlik taşıyan bir biyolojik mekanizmayla ilişkili olabileceği değerlendiriliyor.
Anthropic Üst Yöneticisi Dario Amodei, keşfin yeni bir gen düzenleme mekanizmasına işaret edebileceğini belirterek çalışmanın bilimsel potansiyeline dikkat çekti.
Bununla birlikte araştırmacılar, yeni belirlenen viral dizilerin tam olarak ne işe yaradığını henüz ortaya koyamadı. Yapının mevcut gen düzenleme araçlarında kullanılabilecek bir mekanizmayı temsil edip etmediği de bilinmiyor. Çalışma henüz hakemli bir bilimsel dergide yayımlanmadı.
Minnesota Üniversitesi'nden genetik uzmanı Doç. Dr. Aaron Engelhart, sonuçları ilgi çekici ön bulgular olarak nitelendirirken bunların henüz işleyen bir gen düzenleme mekanizmasını kanıtlamadığını vurguladı.
Keşfin özgünlüğü tartışma konusu oldu
Anthropic'in duyurusundan birkaç gün sonra, Kopenhag Üniversitesi'ndeki doktora araştırmasında Claude'u kullandığını söyleyen Mario Rodriguez Mestre, yayımlanmamış çalışmasının aynı viral yapıları tanımladığını öne sürdü.
Mestre, araştırmaların yalnızca benzer biyolojik sistemleri incelemekten ibaret olmadığını, aynı bulguya işaret ettiğini savundu. Ancak Anthropic'in kendi çalışmasını kasıtlı olarak kullandığını iddia etmediğini ve bunu kanıtlayamayacağını da belirtti.
Mestre, yayımlanmamış araştırmasının bazı bölümlerini özel Claude hesabında paylaştığını söyledi. Bilgilerin bir şekilde modele ulaşmış olabileceğini dile getirse de yapay zekânın keşif sürecinde insan yönlendirmesinin ve önceden mevcut bilimsel bilginin açıklanandan daha büyük bir rol oynamış olabileceğini de değerlendirdi.
Anthropic, konuya ilişkin yorum talebine yanıt vermedi. Tartışma, yapay zekâ sistemlerinin bilimsel keşiflerde özgün katkısının nasıl belirleneceği ve araştırmacıların yayımlanmamış çalışmalarının bu sistemlerle paylaşılmasının ne tür riskler taşıdığı sorularını gündeme getirdi.
Bilim insanları yapay zekânın rolüne temkinli yaklaşıyor
Uzmanlar, farklı araştırma gruplarının aynı bilimsel sonuca ulaşmasının mümkün olduğunu, ancak yayımlanmamış bir çalışmayla ilgili benzerlik iddiasının dikkatle incelenmesi gerektiğini belirtiyor.
Teksas Üniversitesi Austin'den Moleküler Biyobilimler Profesörü Ilya Finkelstein, yapay zekânın büyük veri kümelerinde araştırmaya değer örüntüleri bulma konusunda etkili olabileceğini ifade etti. Finkelstein'a göre bu sistemler, bilim insanlarının elle incelemesi çok uzun sürecek verileri hızlıca tarayarak araştırmanın zaman alan bölümünü üstlenebiliyor.
King's College London'dan Profesör Gustavo Sudre de yapay zekânın çok geniş veri kümelerini inceleyerek ilginç sonuçlar ortaya çıkarabildiğini, ancak dikkat çekici bir örüntü bulmanın tek başına bilimsel açıdan yararlı bir keşif anlamına gelmediğini vurguladı.
Araştırmacılara göre asıl önemli aşama, bulunan örüntünün ne anlama geldiğini belirlemek ve sonuçları deneylerle doğrulamak.
Yapay zekâ destekli bilimsel araştırmalar yaygınlaşıyor
Anthropic'in Claude Science aracıyla birlikte OpenAI'ın GPT-Rosalind'i, Microsoft'un Quine'ı ve Google DeepMind'ın Co-Scientist sistemi de bilimsel araştırmalarda kullanılmak üzere geliştirilen yapay zekâ araçları arasında yer alıyor.
Bu sistemler, büyük dil modellerinin yeteneklerini DNA dizileri ve diğer uzmanlaşmış bilimsel veri kümeleriyle birleştiriyor. Ancak sonuçların güvenilirliği, kullanılan verilerin niteliğine ve modellerin ürettiği bulguların nasıl doğrulandığına bağlı.
Uzmanlar, yapay zekânın biyolojideki potansiyelinin yalnızca veri analiziyle sınırlı kalmayabileceğini, gelecekte robotik ve otomasyon sistemleriyle laboratuvar deneylerine de entegre edilebileceğini belirtiyor. Bununla birlikte fiziksel deneylerin karmaşıklığı nedeniyle bu dönüşümün zaman alabileceği değerlendiriliyor.
Asıl sınav laboratuvar deneylerinde
Anthropic'in araştırmasında bundan sonraki aşama, belirlenen biyolojik yapının işlevini laboratuvar deneyleriyle ortaya koymak ve biyoteknoloji alanında pratik bir kullanımının bulunup bulunmadığını araştırmak olacak.
Uzmanlara göre yapay zekâ, büyük veri kümelerindeki gizli örüntüleri ortaya çıkararak bilim insanlarına önemli ölçüde zaman kazandırabilir. Ancak bir bulgunun gerçek bir bilimsel ilerlemeye dönüşmesi için deneysel doğrulama, uzman değerlendirmesi ve bağımsız inceleme gerekiyor.
Tartışmanın merkezinde yalnızca yapay zekânın ne kadar hızlı çalıştığı değil, ürettiği sonuçların ne kadar özgün, güvenilir ve uygulanabilir olduğu sorusu bulunuyor.
