人工智慧（AI）研究人員創建了一個能夠自主進行天體生物學研究的系統——AstroAgents，用於研究宇宙生命學科的起源。近日，相關研究成果公佈於預印本伺服器arXiv。同時，研究人員在日前於新加坡舉行的國際學習表徵會議上展示了AstroAgents。

AstroAgents由8個“AI代理”組成，後者可以分析數據並產生科學假設。它還納入了其他AI工具，旨在實現從閱讀文獻到提出假設，直至撰寫論文的科學研究過程的自動化。

該工具的發明者表示，他們將用AstroAgents研究美國國家航空航天局（NASA）計畫從火星帶回的樣品。這些工具將有助於確定樣品是否含有表明過去或現在存在生命的有機分子。

論文作者之一、NASA戈達德太空飛行中心的天體生物學家Denise Buckner說：“這有助於我們更好瞭解分子如何在太空中形成、在地球生命中形成，以及它們是如何被保存的，接下來我們應該具體尋找哪些跡象。”

該工具是“AI代理”系統的一個例子。它們通常基於大型語言模型（LLM），旨在成為比傳統AI工具更積極的參與者，決定需要做什麼以及如何做，評估結果並作出回應。它們的出現引發了激烈討論，即“AI代理”能否提出真正原創的科學想法，以及如何定義新穎性。美國卡內基科學地球與行星實驗室的天體生物學家Michael Wong說，將“AI代理”應用於天體生物學是一個新領域。

為了指定“AI代理”的行為，研究人員向LLM提供了不同的提示。研究團隊嘗試使用兩個LLM驅動AstroAgents——Claude Sonnet 3.5和Gemini 2.0 Flash。他們為每個系統提供了8顆隕石和10份取自地球各地土壤樣本的質譜數據，並進行了十輪改進。

結果，Gemini給出了101種假設，Claude給出了48種假設。一種假設認為，在地球上發現的某些分子可以作為“可靠的生物標誌物”，表明生命的存在。另一種假設是，在兩個隕石中發現的一組有機分子可能是通過一系列相同的化學反應形成的。

Buckner對每種假設進行了評分。她認為，Gemini的假設中36個是合理的、24個是新穎的。相比之下，Claude的假設中沒有一個是原創的，但比Gemini錯誤更少、更清晰。

Buckner說，產生假設的數量以及在複雜質譜圖中識別模式的能力，使AstroAgents有益於研究。“它能做的比一個人更多。”她說。

但是Wong認為，AstroAgents是否作出了有用的貢獻尚不清楚，因為只有一人評估了它的假設。“如果他們收集了100位不同專家的評分，那麼這些評分將更有說服力。”Wong說，即使是那些得分較高的假設，也沒有向他提供“任何關於生命起源之謎的新知識”。

論文作者之一、美國佐治亞理工學院的電腦科學家Amirali Aghazadeh認為，“AI代理”工具將作出有意義的貢獻。“我們才剛剛開始，只觸及了皮毛。”他說，“我們應該通過很多工作瞭解生命起源，而‘AI代理’將發揮關鍵作用。”

來源：中國科學報