Стэнфард выпусьціў штогадовы AI Index 2026 — і там цікавы парадокс. Навукоўцы накінуліся на ШІ як ніколі, але самыя крутыя ШІ-агенты ўсё яшчэ робяць складаныя задачы ўдвая горш за чалавека з PhD.

Лічбы трывожаць. У 2025-м больш за 80 000 публікацыяў у прыродазнаўчых навуках згадалі ШІ — на 26% больш, чым летась. З 2010 года рост — у 30 разоў. Найбольш — у фізіцы (33 000 артыкулаў), найбольшы адсотак — у навуках пра Зямлю (9%).

Зьявіліся і «fundation-мадэлі для навукі» — спэцыяльна навучаныя на велізарных датасэтах канкрэтнай галіны. Сярод свежых — AION-1 для астраноміі, навучаная на 200 мільёнах нябесных аб’ектаў. Класыфікуе галактыкі, ацэньвае іх уласьцівасьці. Год таму навукоўцы нават ня ведалі, што такія мадэлі існуюць.

Але вось у чым прыкол. ШІ-агенты — тыя, што нібыта павінны самі рабіць шматкрокавыя экспэрымэнты — паказваюць сябе так сабе. Лепшыя зь іх набіраюць прыкладна палову ад балу чалавека-спэцыяліста. «Агенты цудоўныя, але мы яшчэ далёка ад таго, каб разумець, як іх эфэктыўна выкарыстоўваць», — кажа Ёлянда Гіл з Унівэрсытэта Паўднёвай Каліфорніі, якая вяла справаздачу.

Скептычна настроены і Арвінд Нараянан з Прынстана: «Гэта адбываецца занадта хутка, навуковыя нормы ня пасьпяваюць адаптавацца, таму якасьць дасьледаваньняў пайшла ў піке». Гіл згаджаецца, што доказаў росту прадуктыўнасьці пакуль мала. Але дадае: «Калі забраць у навукоўцаў ШІ, будзе бунт. Значыць, у нечым ён дапамагае».

Кантэкст просты: апошнія тры гады ўсе казалі, што ШІ вось-вось заменіць цэлыя сэгмэнты навуковай працы. Стэнфард паказвае рэальную карціну. ШІ ўжо ўсюды — у пошуку літаратуры, у апрацоўцы дадзеных, у генэрацыі гіпотэзаў. Але рабіць поўны цыкл дасьледаваньня самастойна ён яшчэ ня ўмее. Пакуль што гэта моцны асыстэнт, а ня калега. І галоўнае пытаньне на наступны год — ці паспеюць навуковыя стандарты дагнаць хуткасьць укараненьня. Бо калі не — атрымаем гару артыкулаў, якія ніхто ня здолее правільна перачытаць.