The Risks and Rewards of Embodying Artificial Intelligence with Cloud‐Based Laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous, cloud‐based laboratories (CBLs) are transforming scientific research by democratizing access to advanced instruments that accelerate high‐throughput discovery. As artificial intelligences (AIs) become integrated or “embodied” with CBLs and gain independence from human oversight, efforts to identify novel pharmaceuticals, renewable energies, and agricultural biotechnologies will accelerate. AI‐driven CBLs can perform tasks more efficiently and accurately than human scientists at lower costs, achieving results in weeks rather than years. However, as AI systems approach or exceed human intelligence, their decision‐making abilities could outpace the need for human input, raising ethical, economic, and safety concerns. Aligning AI goals with human values is critical, as unregulated systems could pose existential risks, including global health hazards or the distortion of knowledge‐generating systems. AI‐driven misinformation in research highlights the need for transparency and data integrity, which may be achieved by aligning incentivizes and engineered fail‐safes to promote long‐term human flourishing. To mitigate risks, strict compartmentalization of AI systems and CBLs with third‐party supervision at fine temporal resolutions will be necessary. While current CBLs are piloted by humans, future AI systems may relegate humans to the role of co‐pilot. Anticipating increased AI‐CBL integration, policies must balance innovation with caution to maximize benefits and avoid unintended harm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,018 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».