Google DeepMind и MIT совместно разработали AI-агента CoDaS: способен самостоятельно проводить научные исследования, писать статьи всего за 8 часов

AI не только умеет общаться, теперь она также способна самостоятельно проводить исследования и писать научные статьи! Совместная разработка AI-ученого «CoDaS» компанией Google DeepMind и MIT недавно потрясла академический мир. Он способен самостоятельно анализировать данные о здоровье, собранные с тысяч носимых устройств, автоматически выявлять потенциальные индикаторы депрессии, такие как «д doomscrolling» (чрезмерное пролистывание новостей ночью), а также самостоятельно проверять гипотезы и писать научные статьи. Исследование, которое раньше требовало более месяца работы экспертов, CoDaS может выполнить за 6–8 часов.
(Предыстория: выступление Хэ И: как повысить эффективность в 10 раз с помощью AI, чтобы обслуживать 3 миллиарда пользователей по всему миру)
(Дополнительная информация: открытый AI-инструмент, которым никто не пользовался, за 12 дней предупредил о уязвимости Kelp DAO на сумму 292 миллиона долларов)

Содержание статьи

Переключить

• Без человеческого руководства AI самостоятельно обнаружил, что «ночное пролистывание телефона» вызывает депрессию
• Встроенная «противообратная проверка» для автоматической фильтрации ошибок и предотвращения ошибок
• 37-дневная работа сокращена до 8 часов, тестирование на специалистах подтвердило качество

По мере стремительного развития технологий искусственного интеллекта роль AI меняется с простого «инструмента поддержки» на полноценного «ученого-исследователя».

Недавно совместное исследование Google Research, Google DeepMind и MIT продемонстрировало систему под названием CoDaS (AI Co-Data-Scientist) — мультиагентную AI-систему, которая успешно реализует полностью автономный процесс научных открытий. Ведущие технологические эксперты Wes Roth и Samuel Schmidgall активно распространяют это прорывное достижение в платформе X.

Совместная команда Google Research, Google DeepMind и MIT представила CoDaS, мультиагентную AI-систему, предназначенную для автономного проведения всего цикла обнаружения биомаркеров — от анализа сырых данных с носимых устройств и выдвижения гипотез до проведения статистического анализа и… https://t.co/KLgxFT4OSq pic.twitter.com/4ursWqeo7l

— Wes Roth (@WesRoth) 20 апреля 2026

Без человеческого руководства AI самостоятельно обнаружил, что «ночное пролистывание телефона» вызывает депрессию

CoDaS — это система, специально предназначенная для автономного обнаружения биомаркеров здоровья из исходных данных «носимых устройств» (wearable sensors). Ее рабочий процесс включает генерацию гипотез, статистический анализ, противообратную проверку и основанный на литературе вывод, а в итоге — создание полного черновика научной статьи.

В ходе тестирования команда предоставила CoDaS крупный набор данных с почти десятью тысяч участников (включая информацию о сне, активности, сердечном ритме, привычках использования телефона и т. д.). В полностью автономном режиме AI выявил несколько значимых признаков здоровья, среди которых выделяется один психологический индикатор:

AI обнаружил, что чрезмерное использование социальных сетей или просмотр негативных новостей ночью значительно связано с тяжестью депрессии (коэффициент корреляции ρ = 0.177, p < 0.001, объем выборки n = 7,497).

Удивительно, что AI даже самостоятельно придумал название для этого поведения — «late-night doomscrolling» (ночное末日滑手机). Помимо психологического здоровья, он также успешно выявил отрицательную корреляцию между соотношением ежедневной активности и спокойным сердечным ритмом и метаболическими заболеваниями (инсулинорезистентностью).

Встроенная «противообратная проверка», автоматическая фильтрация ошибок

Чтобы избежать распространенных «научных галлюцинаций» или бессмысленных статистических выводов, CoDaS оснащена мощным механизмом противообратной проверки (Adversarial Validation).

Например, при поиске признаков метаболического здоровья система предложила использовать «квадрат глюкозы» для предсказания инсулинорезистентности. Хотя эта формула казалась статистически очень связанной, механизм проверки CoDaS сразу обнаружил, что это — бессмысленная «теза о тождественности» (tautology), и отверг ее. Такой механизм значительно повышает надежность научных выводов и их клиническую применимость.

37-дневная работа сокращена до 8 часов, тестирование на специалистах подтвердило качество

Эффективность и качество работы CoDaS полностью меняют традиционные подходы к научным исследованиям. Согласно данным статьи, объем анализа и написания, который обычно занимает 37 человеко-дней, теперь выполняется за 6–8 часов.

Более убедительно то, что при слепом рецензировании экспертами:

• Научная статья, созданная CoDaS, получила 86% «неотклоненной оценки» (то есть одобрение, небольшие или крупные исправления).
• В то время как другие базовые AI-ученые-агенты имели уровень отклонений от 85% до 100%.

Это исследование демонстрирует, как мультиагентные системы AI могут эффективно превращать пассивные данные носимых устройств в ценные клинические инсайты. В качестве представителя «агентного AI» в области цифрового здоровья, CoDaS предвещает новую эпоху совместных открытий человека и AI, которая, возможно, уже наступила.