Clare Bryant

Kiitos, Tom. Näemme tietokoneiden järjestelmiä, joilla on mahdollisuus miettiä tietoja, joita olemme saaneet käsittelyyn, jotka eivät ole mahdollisia vain yksi ihmisen mielessä.

eivät pystytä lukemaan kymmeniä tuhansia tieteellisiä tuloksia joka vuosi. Tällaisia tieteellisiä asioita, joita AI-kysymykset pystyvät tekemään, on yleensä tutustua vastaavasta tieteellisestä kirjastosta, jotta löydetään vastauksia ongelmiin, joita tieteelliset ovat kiinnostuneita ratkaisemaan.

Halusinaatit ovat tutkimuksen haasteita, joita kaikki joukkueet tekevät ratkaisuun. Koulutusjärjestöissä on kymmeniä tuhansia Gemini-modeleja, jotka tekevät tutkimuksen arvioinnista, joka on tehty erilaisten arviointien jälkeen.

Kyllä, mielestäni niin. Jos mietitään, mitkä ovat tieteelliset ongelmat, jotka voivat muuttaa maailman paremmin, niin se tulee olemaan ihmisen tutkijan rooli. Lähtökohtainen prosessi, jonka jälkeen on käynyt kymmeniä tuhansia kirjoja ja saanut tietoja yhdessä löytämään ratkaisuja, on se prosessi, jossa nämä AI-ajentteet voivat auttaa meitä kasvamaan tietoja.

Mitä olisit sanonut tutkijoille, jotka ovat huolehtineet siitä, mitä tämä tarkoittaa työskentelyn? Mielestäni tärkein asia tässä on se, että tämä teknologia liittyy nopeuteen ja esimiehitykseen. Tämä ei tarkoita, että vähemmän tietoa tapahtuu. Se tarkoittaa, että tieto tulee olemaan paljon nopeampi ja tehokkaampi, ja me voimme tehdä lisää siitä.