这能成吗？科学家开发人工智能系统来寻找外星生命

AstroAgents由八个AI代理组成，它们可以分析数据并提出科学假设。此外，该系统还集成了其他AI工具，覆盖了从文献阅读到假设生成再到论文撰写的整个科研流程。NASA计划用它来分析未来从火星带回的样本，帮助确定这些样本是否含有能指示过去或现在生命存在的有机分子。

NASA戈达德太空飞行中心的天体生物学家Denise Buckner表示，这一工具将帮助科学家更好地理解分子如何在太空中形成、如何参与地球生命的形成以及如何保存下来。接下来的研究方向也将更加明确。

AstroAgents基于大型语言模型（LLM），旨在成为比传统AI工具更主动的参与者，能够决定需要做什么、如何执行任务、评估结果并作出响应。然而，关于“AI代理”能否真正提出原创性的科学想法，学术界存在激烈讨论。卡内基科学地球与行星实验室的天体生物学家Michael Wong指出，将AI代理应用于天体生物学是一个全新的尝试。

为了测试AstroAgents，研究人员使用了两种不同的LLM：Claude Sonnet 3.5和Gemini 2.0 Flash。他们为每个系统提供了来自八颗陨石和十份地球土壤样本的质谱数据，并进行了十轮改进。结果显示，Gemini提出了101个假设，而Claude提出了48个。其中一个假设认为，在地球上发现的某些分子可能是可靠的生物标志物；另一个假设则指出，在两个陨石中发现的一组有机分子可能通过相同的化学反应形成。

Buckner对这些假设进行了评分，认为Gemini提出的假设中有36个是合理的，24个具有新颖性。相比之下，Claude提出的假设虽然错误较少且表述清晰，但没有一个是原创的。Buckner认为，AstroAgents在识别复杂模式方面的能力超越了人类个体。

不过，Wong对AstroAgents的实际贡献持谨慎态度，因为只有单一专家对其假设进行了评估。他认为，如果能收集更多专家的意见，评价会更有说服力。尽管如此，佐治亚理工学院的计算机科学家Amirali Aghazadeh坚信，“AI代理”将在未来的研究中扮演重要角色。“我们只是刚刚开始，还有很多潜力等待挖掘。”他说。