Три исследования, опубликованные в журнале Nature в 2026 году, показали: системы искусственного интеллекта уже превосходят людей в ряде научных и медицинских задач. В симуляции больницы ИИ диагностировал неотложные состояния с точностью 88.9%, тогда как у врачей с сертификатами - 78.1%. Другая система, AI Scientist, самостоятельно написала научную статью, которая прошла экспертную оценку и была принята на академическую конференцию. Третья разработала код для анализа данных, превзойдя лучшие человеческие методы. При этом авторы признают: системы все еще ошибаются, выдают ложные ссылки и совершают "тихие ошибки", которые выглядят убедительно, но нарушают факты.
Что показали исследования
Диагностика MIRA. Система обрабатывала электронные медицинские карты, назначала анализы и ставила диагнозы в симуляции больницы. На 574 случаях неотложной помощи точность MIRA составила 88.9%. Для сравнения: врачи с сертификатами - 78.1%, врачи с разным опытом - 71.1%.
При этом точность сильно варьировалась: аппендицит - 98.6%, пневмония - 72.4%. MIRA также назначала анализы крови гораздо чаще, чем врачи, без явных доказательств, что это улучшало диагностику.
AI Scientist. Система получила тему, сформулировала гипотезу, написала код, провела эксперименты, создала рисунки и составила полный текст статьи с ссылками. Она даже провела собственную экспертную оценку - автоматический рецензент немного превзошел людей (69% против 66%). Обновленная версия получила 6.33 балла из 10 на академическом семинаре в 2025 году, войдя в 45% лучших работ. Это первая полностью сгенерированная ИИ статья, прошедшая экспертизу человека.
Но у системы есть недостатки: из трех представленных работ приняли только одну. Две другие отклонили из-за ошибок в коде, неразработанных идей и дублирования рисунков. AI Scientist выдумал несуществующие ссылки и однажды изменил собственный код, чтобы продлить время выполнения вместо решения задачи.
ERA (Google). Система создает специализированный код для анализа данных, читает исследовательские идеи, генерирует код и переписывает его до нахождения лучшей версии. В шести научных задачах ERA превзошла лучшие человеческие методы, включая прогнозирование госпитализаций. При наличии двух существующих методов она часто создает гибрид, превосходящий оба - в одной биологической задаче на 14%.
Но ERA тоже ошибается. Она может выдать результаты, физически невозможные, без каких-либо внутренних предупреждений. Аналогичная система на астрономических данных выдавала результаты, нарушающие законы физики - то, что исследователи называют "тихими ошибками".
Что это значит
Авторы обзора подчеркивают: ученые-люди не заменены. Каждая система работала в рамках ограничений, заданных человеком. ИИ смещает науку от формулирования теорий к выявлению закономерностей в огромных массивах данных.
Один неожиданный плюс: ИИ охотнее публикует отрицательные результаты, чем люди. Статья AI Scientist описывала метод, который не улучшил производительность - открытие, которое часто скрывают. Но если ИИ начнет публиковать тысячи статей по $15 за штуку, академическое издательство столкнется с беспрецедентным давлением.
Для России это исследование - сигнал о том, что мир науки и медицины меняется быстрее, чем кажется. В РФ тоже разрабатывают медицинские ИИ-системы - например, Центр диагностики на основе ИИ в Москве. Но масштаб работ, описанных в Nature, показывает, насколько велик разрыв. Российским ученым и врачам стоит задуматься: как адаптироваться к новой реальности, где ИИ пишет статьи и ставит диагнозы лучше экспертов.
