ככה תדעו אם משתלם לבדוק שאלה בעצמכם, במקום לשאול עוד מומחה

קרה לכם שפניתם לכמה מומחים עם שאלה אחת, וקיבלתם תשובות שסותרות אחת את השנייה? אחד אומר שזה לא עובד, השני אומר שזה המהפכה הבאה, ואתם נשארים בלי שום דבר שאפשר להישען עליו.

במדריך הזה: ארבע שאלות שעוזרות להחליט אם משתלם לבדוק את הדבר בעצמכם, גם אם הוא לא קשור לתחום שלכם, הסיפור של חברת מחקר שעשתה את זה על אנטיביוטיקה לעקרבים, ומה לבדוק לפני שמתחילים.

נתחיל מהבסיס. יש שאלות שאי אפשר לפתור בלי לנסות, כי התשובה פשוט לא קיימת עדיין בשום מקום. אם תמשיכו לשאול עוד ועוד מומחים, תקבלו עוד ועוד דעות, לא יותר ודאות. ברגע שהעלות של לבדוק בעצמכם נמוכה מספיק, לפעמים הדרך הקצרה ביותר לתשובה היא לא לשאול, אלא לעשות עבודה שהיא לא בתחום שלכם בכלל, רק כדי לקבל תשובה אמיתית לשאלה שבתחום שלכם.

כך עשתה את זה Citrini Research, חברת מחקר שעוסקת במניות ובמאקרו, לא בביולוגיה. היא רצתה להבין אם תחום גילוי התרופות באמצעות בינה מלאכותית הוא השקעה אמיתית, ולא הצליחה לקבל תשובה חדה: חלק מהמומחים אמרו שבינה מלאכותית אף פעם לא תרמה לתרופה חשובה, אחרים אמרו שהיא תפתור הכול בתוך חמש שנים. אז במקום לשאול עוד מומחה, היא השתמשה ב-Claude כדי לעצב חלבונים שנקשרים לרעלני עקרבים, ושלחה אותם למעבדה עצמאית לבדיקה.

התוצאה: Claude הפעילה 300 תת-סוכנים, שיצרו 318,000 מועמדים לחלבון תוך 64 שעות. מתוכם 211 נבחרו למעבדה, ו-17 אושרו כנקשרים בפועל לארבעה רעלנים שונים. כל זה עלה פחות מ-200,000 דולר, פחות מעלות גיוס עובד אחד לשנה.

רגע, לפני שאתם מתלהבים. נקשר לרעלן לא אומר מנטרל אותו, וזה בדיוק מה שהמבקרים הצביעו עליו: קשירה כזו ידועה בספרות כבר יותר מעשור וחצי, והשלב שבאמת קובע אם יש כאן תרופה עדיין לא נבדק. גם Citrini עצמה אמרה את זה בפירוש: 64 שעות עיצוב דיגיטלי הפכו מהר לחודשים של עבודה אנושית, סינתזת DNA, ייצור חלבונים, רעלנים אמיתיים, ועוד 4 עד 7 שנים עד שתרופה בכלל יכולה להגיע לשוק. ה-AI מהיר בלהמציא, אבל לא בלבדוק אם ההמצאה אמיתית. זה הצוואר בקבוק שלא זז.

הצעד הבא, בעשר דקות: תכתבו שאלה אחת שאתם מקבלים עליה תשובות סותרות ממומחים, ותעבירו אותה בארבע השאלות למעלה. אם היא עוברת את כולן, זה הדבר הראשון שתבדקו השבוע.