Представьте, что у исследователя появилось больше возможностей создавать идеи. Вместо нескольких гипотез он может за то же время получить десятки и даже тысячи вариантов. На первый взгляд кажется, что наука от этого должна ускориться: чем шире выбор, тем выше шанс найти в нем что-то удачное.

Но большее число вариантов даст результат только в том случае, если их получится проверить. Необязательно, чтобы все они подтвердились: если ИИ позволяет ученым быстро отсеивать то, что не работает, это тоже может быть показателем эффективности.

🧬 Например, в разработке лекарств система вместо сотни потенциальных молекул способна оценить тысячи. Даже если часть из них будет отвергнута, сама скорость отбора может увеличить вероятность найти перспективное соединение.

📎 Так главным ограничением становится верификация – проверка того, что из потока действительно ценно. Какие еще узкие места появляются в науке вместе с ИИ, рассуждаем в новом материале.

#Про_технологии