Elicit está construindo uma utensílio para automatizar a revisão da literatura científica

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Para os pesquisadores, a leitura de artigos científicos pode consumir muito tempo. De convenção com uma pesquisa, os cientistas passam sete horas por semana procurando informações. Outra pesquisa sugere que as revisões sistemáticas da literatura – sínteses acadêmicas das evidências sobre um tópico específico – levam em média 41 semanas para uma equipe de pesquisa de cinco pessoas.

Mas não precisa ser assim.

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Pelo menos, essa é a mensagem de Andreas Stuhlmüller, cofundador de uma startup de IA, a Elicit, que projetou um “assistente de pesquisa” para cientistas e laboratórios de P&D. Com patrocinadores uma vez que Fifty Years, Basis Set, Illusion e investidores anjos Jeff Dean (cientista-chefe do Google) e Thomas Ebeling (ex-CEO da Novartis), a Elicit está construindo uma utensílio alimentada por IA para alhear os aspectos mais tediosos da revisão de literatura.

“Elicitar é um assistente de pesquisa que automatiza pesquisas científicas com modelos de linguagem”, disse Stuhlmüller ao TechCrunch em entrevista por e-mail. “Especificamente, ele automatiza a revisão da literatura, encontrando artigos relevantes, extraindo informações importantes sobre os estudos e organizando as informações em conceitos.”

Elicit é um empreendimento com fins lucrativos criado pela Ought, uma instalação de pesquisa sem fins lucrativos lançada em 2017 por Stuhlmüller, ex-pesquisador do laboratório de computação e cognição de Stanford. O outro cofundador da Elicit, Jungwon Byun, ingressou na startup em 2019 em seguida liderar o prolongamento da empresa de empréstimos online Upstart.

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Usando uma variedade de modelos próprios e de terceiros, o Elicit pesquisa e descobre conceitos em artigos, permitindo que os usuários façam perguntas uma vez que “Quais são todos os efeitos da creatina?” ou “Quais são todos os conjuntos de dados que foram usados ​​para estudar o raciocínio lógico?” e obtenha uma lista de respostas da literatura acadêmica.

“Ao automatizar o processo de revisão sistemática, podemos proporcionar imediatamente economias de tempo e custos às organizações de pesquisa acadêmica e industrial que produzem essas revisões”, disse Stuhlmüller. “Ao reduzir o dispêndio o suficiente, desbloqueamos novos casos de uso que antes eram de dispêndio proibitivo, uma vez que atualizações just-in-time quando o estado do conhecimento em um campo muda.”

Mas espere, você pode manifestar: os modelos de linguagem não têm tendência a inventar coisas? Na verdade eles fazem. A tentativa da Meta de gerar um padrão de linguagem para agilizar a pesquisa científica, Galactica, foi retirada do ar exclusivamente três dias em seguida o lançamento, quando foi desvelado que o padrão frequentemente se referia a artigos de pesquisa falsos que pareciam corretos, mas não eram realmente factuais.

No entanto, Stuhlmüller afirma que a Elicit tomou medidas para prometer que sua IA seja mais confiável do que muitas das plataformas criadas especificamente para esse término.

Por um lado, o Elicit divide as tarefas complexas que seus modelos realizam em peças “compreensíveis para os humanos”. Isso permite que o Elicit saiba, por exemplo, com que frequência diferentes modelos estão inventando coisas quando geram resumos e, posteriormente, ajuda os usuários a identificar quais respostas verificar – e quando.

Elicit também tenta calcular a “confiabilidade” universal de um item científico, tendo em conta factores uma vez que se os ensaios realizados na investigação foram controlados ou aleatorizados, a manadeira de financiamento e potenciais conflitos e a dimensão dos ensaios.

Elicitar

Utensílio de pesquisa do Elicit para literatura de IA.

“Não fazemos interfaces de chat”, disse Stuhlmüller. “Elicitar que os usuários apliquem modelos de linguagem uma vez que trabalhos em lote… Nunca exclusivamente geramos respostas usando modelos, sempre vinculamos as respostas à literatura científica para reduzir a alucinação e facilitar a verificação do trabalho dos modelos.”

Não estou necessariamente convicto de que o Elicit tenha resolvido alguns dos principais problemas que assolam os modelos de linguagem hoje, dada a sua intratabilidade. Mas os seus esforços parecem certamente ter despertado o interesse – e talvez até a crédito – da comunidade científica.

Stuhlmüller afirma que mais de 200.000 pessoas usam o Elicit todos os meses, representando um prolongamento de 3x ano em seguida ano, de organizações uma vez que o Banco Mundial, Genentech e Stanford. “Nossos usuários estão pedindo para remunerar por recursos mais poderosos e para executar o Elicit em escalas maiores”, acrescentou.

Presumivelmente, foi esse impulso que levou à primeira rodada de financiamento da Elicit – uma parcela de US$ 9 milhões liderada pela Fifty Years. O projecto é utilizar a maior segmento do novo numerário no desenvolvimento do resultado da Elicit, muito uma vez que na expansão da equipe de gerentes de resultado e engenheiros de software da Elicit.

Mas qual é o projecto da Elicit para lucrar numerário? Boa pergunta – e uma que fiz a Stuhlmüller à queima-roupa. Ele apontou para o Teir pago do Elicit, lançado esta semana, que permite aos usuários pesquisar artigos, extrair dados e reunir conceitos em uma graduação maior do que o nível gratuito suporta. A estratégia a longo prazo é transformar o Elicit numa utensílio universal de investigação e raciocínio – uma utensílio pela qual empresas inteiras pagariam.

Um verosímil tropeço ao sucesso mercantil do Elicit são os esforços de código descerrado, uma vez que o Padrão de Linguagem Ocasião do Allen Institute for AI, que visa desenvolver um grande padrão de linguagem gratuito e otimizado para a ciência. Mas Stuhlmüller diz que vê o código descerrado mais uma vez que um complemento do que uma vez que uma prenúncio.

“A principal competição neste momento é o trabalho humano – assistentes de investigação que são contratados para extrair meticulosamente dados de documentos”, disse Stuhlmüller. “A pesquisa científica é um mercado enorme e as ferramentas de fluxo de trabalho de pesquisa não têm incumbências importantes. É cá que veremos surgir fluxos de trabalho inteiramente novos com IA.”

Pablo Oliveira
Pablo Oliveirahttp://pcextreme.com.br
Sou diretamente responsável pela manutenção, otimização, configuração e SEO de todos os sites de minha propriedade. Além disso, atuo como colunista, editor e programador.

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