DeepSeek を科学研究に使用することは信頼できますか?研究者：博士レベルに相当し、フレームワークの構築やコードの記述は問題ない

世の中を見渡すと、今最もホットで最先端の話題は、何といってもAI（人工知能）です。杭州DeepSeek人工知能基礎技術研究有限公司で「誕生」したDeepSeek-R1大規模言語モデルは、発表されるや否や業界を驚かせた。春節期間中に大ヒットとなり、AI 嵐の大きな波を引き起こしました。有名な学術誌「ネイチャー」は最近、科学的問題を解決するという点では、DeepSeek-R1 などのモデルが初期の言語モデルを上回る能力を示しており、科学研究への応用の可能性を秘めていると述べた記事を掲載しました。

DeepSeek は研究者に宝物を見つけたような気分にさせるのでしょうか?科学研究者が研究に使用することは信頼できるでしょうか?

「博士課程の学生」DeepSeekはどのように科学研究を行っているのでしょうか?

「鉄道の線路は雲に切り裂かれ、道は秋の雲に覆われ、古い宿場町は様相を変えている。私は子供の頃の旅を思い出す。月明かりの下で息を切らして歩く長い龍、冷たい窓から箱を運ぶ孤独なガチョウ。」

この2つの文章は、永江実験室機能材料・デバイス異種融合研究センターの研究員兼センター長である万青氏の友人サークルに投稿されたものである。こんなに美しい文章や古典からの引用文を見ると、DeepSeek で書かれたものだと分かりますか?

DeepSeek は詩人であるだけでなく、作品においては Wan Qing の右腕でもあります。万青氏が研究している脳のようなニューロモルフィックデバイスのテーマには、必然的に AI への対応が関わってきます。彼は以前から AI を使用していましたが、今では他の AI から DeepSeek に切り替えました。 「その推論能力と言語構成能力は非常に強力であり、構築された PPT フレームワークは非常に論理的です。」

中国科学院寧波材料研究所工学研究所コンピュータビジョンチームの研究助手である張家豪氏は、ロボット機器の設計に焦点を当てています。彼は通常、DeepSeek を使用してコードを記述します。ロボットは農業や化学産業など多くの分野で利用される予定です。どうすればオートメーション業界とより良く統合できるでしょうか? Zhang Jiahao 氏は、DeepSeek は優れたリマインダーの役割も果たすと考えています。

浙江大学生命科学研究所の研究者兼博士課程の指導者である江超氏は、DeepSeek を「学際的なコンサルタント」とみなしています。 「特定の分野では私たちほど強くなく、詳細さに欠けるところもありますが、カバーするすべての分野は博士課程2年生または3年生のレベルに達することができます。まさにオールラウンダーです。」

白馬湖研究所のスマート火力発電チームの研究者 Gao Pengcheng 氏は、オープンソースの大規模モデルのベンチマークとしての DeepSeek が、従来の火力発電業界で重要な役割を果たすと考えています。ここでの「オープンソース」とは、お金を節約するという意味ではなく、開発されたソフトウェアのソースコードを一般の人が使用したり変更したりできることを意味します。 「火力発電業界では、データセキュリティに対する要求が極めて高い。DeepSeekを工場側に非公開で導入することで、データのセキュリティと制御性を確保でき、生産業務のインテリジェンスレベルと効率が向上するだけでなく、データ漏洩の心配もなくなる」とGao Pengcheng氏は説明した。

「間違った質問に答えること」が科学研究における「ひらめき」の秘訣なのでしょうか？

科学研究で解決できない問題に遭遇したとき、AIは「嘘」をつくのでしょうか？

実は、「極めて賢い」と思われる AI であっても、「幻覚」の悩みから逃れることはできません。ワン・チン氏は次のように説明した。「AI幻覚とは、一見合理的に思えるが、実際には不正確または虚偽の情報を生成するAIのことを指します。」

AIの幻覚は大きな影響を及ぼす可能性がある。法律分野では、架空の法律条項や判例を引用することがあります。ジャーナリズムの分野では、虚偽のニュースを生み出したり、情報伝達の秩序を乱したり、誤った世論誘導につながる可能性があります。 「以前、科学研究で DeepSeek を使用したとき、生成された参考文献は「整形式」であるように見えましたが、実際に参考文献を見つけてみると、それらは「無関係」であり、単に機械的にコピーされたものであることがわかりました」と Wan Qing 氏は述べています。 「しかし、これに基づいてそれらを修正し、人の役割を十分に発揮させれば、効率は半分の労力で2倍の結果をもたらすだけではありません。」

AIは両刃の剣のようなものです。こうした「何もないところからの」発見は、予期せぬ結果をもたらすかもしれません。ワン・チンは最近の実験でこれを経験しました。 「頭の中にある漠然としたアイデアを 5 つか 6 つのキーワードで表現し、DeepSeek に質問しました。実際に論文のフレームワークを備えた記事が生成され、多くのインスピレーションを得ることができました。」

江超氏の意見では、AI チャットボットは嘘をつくだけでなく、質問の正確さと深さにも大きく依存している。誰もが AI を使い、AI に質問することができますが、どのように質問するかは科学研究の分野で重要なトピックとなっています。

「『汚染された土壌の修復において微生物はどのような役割を果たすのか？』といった幅広い質問をすると、分解微生物、生物吸着、固定といった伝統的な答えしか返ってきません。しかし、もっと具体的に質問してみると、これまで誰もやったことのないような興味深いアイデアが出てくるんです。」 Jiang Chao 氏は、DeepSeek に質問することが、今日の研究者が持つべき重要な能力であると考えています。

嵐の最前線では、科学のためのAIが一般的なトレンドとなっている

人工知能は、その登場以来、今日のように人類の技術進歩の最前線に立ったことはありません。 DeepSeek に代表される AI は、実際の人間に取って代わり、科学研究の分野で有能になれるのでしょうか?

"いいえ！"この質問に直面して、高鵬成はためらうことなく答えた。他の数名の専門家もこの問題に満場一致で同意した。 AI技術は前例のないスピードで進歩しており、生成AIは驚くべき創造性で人々の認識を絶えず刷新していますが、その技術には依然として限界があります。 「ディープシークに限らず、AIの知識は確かに幅広いが、まだ革新性に欠けている。AIの思考能力はさまざまなデータ理論に基づいており、参考資料がないと問題に遭遇すると答えることができない」と張家豪氏は述べた。

なお、DeepSeekに代表されるAIは強力ではあるものの、あくまでもツールです。読み書きにこれに完全に頼るのは信頼できません。結果については、依然として人々が正しいか間違っているか、良いか悪いか、期待に応えているかどうかなどを判断する必要があります。

AI が科学研究者に取って代わることはできませんが、AI が科学研究にこれほど近づいたことはかつてなかったようです。 2024年のノーベル賞により、AIは科学の舞台の中心へと躍り出ました。 AI は、特に科学的探究と革新のパラダイムにおいて世界を再形成し、新たな波を引き起こしています。

「長期的には、AI for Science（人工知能主導の科学研究、AI4S）は間違いなくトレンドです」と高鵬成氏は説明した。 「AIはますます仕事に統合され、科学研究に大きな影響を与えるだろう。」 AI for Science とは、AI 技術と手法を使用して、自然と人間社会におけるさまざまな現象や法則を学習、シミュレーション、予測、最適化し、科学的発見と革新を促進することを指します。科学研究に新たなパラダイムをもたらすと信じられています。

江超氏は、科学研究者として、AI が研究効率を大幅に向上させることができると考えています。文献検索からアイデア創出、実験設計からソリューション分析まで、AI はあらゆる段階で役立ちます。 「AI技術の進歩により、理解が深まるほど、AIが提供できる支援も増えます。今後、AIは科学研究においてますます重要な役割を果たすようになると予想されます」と江超氏は述べた。