科学者が10年かけた耐性菌の謎、GoogleのAIがわずか2日で解明

研究室で10年かけて突き止めた重大な科学的発見を、公開されたばかりのAIがわずか48時間で再現してしまったら、誰でも背筋が凍るはずです。

英インペリアル・カレッジ・ロンドンのホセ・ペナデス教授は、まさにその体験をしました。抗生物質が効かないスーパー耐性菌のメカニズムを長年追ってきた同教授は、Googleが開発中の科学支援AIツール「Co-Scientist」に短いプロンプトを入力してテストしました。するとわずか2日後、教授たちが長年かけて証明したのと同じ仮説が画面に表示されたのです。

BBCによると、ペナデス教授は買い物中に結果を見て激しく動揺し、一人で事態を飲み込む時間を求めたといいます。さらに「私のパソコンをハッキングしたのではないか」とGoogleに問い合わせのメールを送ったほどでした。もちろんGoogle側はアクセスを否定しています。

ウイルスの尾を鍵にする仮説

研究チームが追っていたのは、危険な耐性菌がどのようにして種を超えて感染を広げるのかという謎でした。

彼らの結論は、細菌がバクテリオファージなどのウイルスから「尾」の構造を借用し、それを合鍵のように使って宿主間を移動しているというものでした。Co-Scientistはこのウイルス尾部仮説を最有力として提示しただけでなく、合計5つの仮説を出してきました。そのすべてが理にかなっており、研究チームが思いつきもしなかった1つのアイデアについて、現在実際に実験が進められています。

これだけを聞くと、AIが自律的に科学的真理を発見した夢のような話に思えます。しかし、テック系メディアのPivot to AIやNew Scientistの取材によって、派手な見出しの裏にある重要な事実が明らかになりました。

バラバラの破片を繋いだジグソーパズル

実はCo-Scientistには、ペナデス教授のチームが2023年に発表した論文データが事前に読み込まれていました。その過去論文の中に、すでに今回の仮説の原型が含まれていたのです。

ペナデス教授も後に認めているように、情報そのものはすでに様々な論文の中に断片として存在していました。Co-Scientistが成し遂げたのはゼロからの科学的ひらめきではなく、散らばっていたピースを綺麗に繋ぎ合わせる作業でした。

Googleはこの種の発表で過去にも批判を受けています。Co-Scientistが提案した肝線維症の新薬候補は既存の研究と重複しており、DeepMindが発表した43種類の新材料も、後の外部検証で新規性が否定されるなど実績を過大に見せる傾向が指摘されていました。

なぜ重要か

GoogleのPRに過剰な演出があったのは事実ですが、私たちはこのツールの実用性を過小評価すべきではないと考えています。

現代の科学者は、日々膨大に出版される専門論文をすべて追うことができません。人間なら何年もかかる学際的な文献横断やアイデアの結合作業を、わずか48時間でそれらしい仮説としてまとめ上げてくれるなら、研究者にとっては下準備の時間を劇的に削る強力な味方になります。

ただし落とし穴もあります。大規模言語モデルをベースにしたAIは、もっともらしいパターンの再構成は得意ですが、実験データに基づく真理の検証能力はありません。AIが過去の文献をうまく言い換えただけのアイデアを「完全な新発見」と誤認すれば、無駄な追試に研究資金と時間を浪費する危険があります。

現時点のCo-Scientistは、研究者の職を奪う天才科学者ではなく、超人的なスピードで文献を読み漁る優秀なリサーチ助手と捉えるのが妥当です。このツールの限界を理解した上で使いこなせるラボが、今後の創薬やバイオ研究で優位に立つと見られます。