Maskinen som skrev sin första godkända artikel
I mars 2025 hände något som forskarvärlden ännu försöker smälta. Ett system vid namn AI Scientist, byggt av japanska Sakana AI tillsammans med universiteten i Oxford och British Columbia, lämnade in en artikel till en workshop kopplad till den stora AI-konferensen ICLR. Granskarna visste inte att författaren var en maskin. Artikeln fick snittbetyget 6,33, högre än 55 procent av de människoskrivna bidragen i samma runda.
Det är första gången ett helautonomt AI-system klarar så kallad peer review, alltså granskning av forskarkollegor. Systemet kom själv på hypotesen. Det designade experimenten, körde dem, analyserade resultaten och skrev den färdiga texten. Beskrivningen av hur bedriften gick till publicerades senare i tidskriften Nature.
Det är värt att komma ihåg att tekniken fortfarande har tydliga brister. I en oberoende utvärdering från 2025 misslyckades 42 procent av experimenten på grund av kodfel. Men riktningen är tydlig. AI har gått från att vara ett räknehjälpmedel till att vara en aktiv deltagare i forskningen.
Matematikern av kisel
Några månader tidigare hade en annan forskargrupp vid Google DeepMind gjort något som länge ansågs omöjligt. Deras system FunSearch löste det så kallade cap set-problemet, en matematisk gåta som plågat forskare i decennier. Frågan i sig är abstrakt. Den handlar om hur många punkter du kan placera ut i ett visst matematiskt rum utan att tre av dem bildar en rät linje. Kärnfrågan hade stått olöst sedan 1940-talet.
FunSearch kombinerade en språkmodell med ett sorteringssystem som sållade bort felaktiga idéer. Efter några miljoner förslag och några dagars körning producerade maskinen ett svar som ingen människa tidigare hade hittat. Det var första gången en språkmodell bidragit med en ny och verklig upptäckt i matematiken. Resultaten beskrevs i en artikel i Nature i december 2023, ledd av forskaren Bernardino Romera-Paredes.
Samma metod har sedan använts för att hitta bättre algoritmer för att packa lådor, det som kallas bin packing. Tråkigt? Långt ifrån. Det är just sådana beräkningar som avgör hur mycket energi världens datacenter drar.
Läkemedel designade utan att människan räknar
Den verkligt stora förändringen märks i läkemedelsutvecklingen. År 2024 fick britten Demis Hassabis och hans kollega John Jumper Nobelpriset i kemi för AlphaFold, ett system som förutspår hur proteiner viker sig i tre dimensioner. Det låter tekniskt, men innebörden är enorm. Att känna ett proteins form är nyckeln till att förstå vad det gör i kroppen, och hur man kan slå mot det med ett läkemedel.
Hassabis driver parallellt företaget Isomorphic Labs, som sedan 2021 arbetar för att lägga om hela läkemedelsindustrin. I mars 2025 tog bolaget in 600 miljoner dollar, ungefär sex miljarder kronor, för att ta sina AI-designade mediciner hela vägen till patienter. Avtalen med läkemedelsjättarna Novartis och Eli Lilly är värda nästan tre miljarder dollar. Första kliniska prövningen på människor är planerad till 2026.
En process som tidigare tagit tio till femton år kan då ha krympt till några månader. Det är den typ av tidsvinst som kan avgöra om en cancerpatient hinner få en verksam behandling eller inte.
Vad händer med forskaren av kött och blod?
Du kanske undrar vad det här innebär för människorna som i dag sitter i labben. Det korta svaret är att deras arbete förändras, men inte försvinner. Maskinen behöver fortfarande någon som formulerar den riktigt stora frågan, tolkar konsekvenserna och bär ansvaret. AI Scientist klarade en workshop, den har inte vunnit ett Nobelpris.
Men det är heller inte längre science fiction att tala om en forskare som aldrig sover, aldrig glömmer en referens och kan testa tusen hypoteser parallellt. I vissa områden, läkemedelskemi, materialforskning, delar av matematiken, är den forskaren redan i tjänst.
Kvar blir de frågor algoritmerna inte kan svara på. Vem äger en upptäckt som gjorts av en maskin? Vem är ansvarig när en AI-designad molekyl ger oväntade biverkningar i kroppen? Och hur bedömer vi en artikel där själva tanken inte kom från en människa? De frågorna får vi hantera själva. Och just där, i gränslandet mellan människans omdöme och maskinens uthållighet, kommer nästa stora vetenskapliga era att formas.
Källor
Sakana AI, "The AI Scientist Generates its First Peer-Reviewed Scientific Publication" (2025), samt tillhörande publikation i Nature (2026).
Romera-Paredes, Barekatain, Novikov m.fl., "Mathematical discoveries from program search with large language models", Nature 625, 468–475 (2024).
Kungliga Vetenskapsakademien, Nobelpriset i kemi 2024 (Demis Hassabis, John Jumper, David Baker).
Isomorphic Labs pressmeddelande, "Isomorphic Labs announces $600 million funding" (mars 2025).
Vad tyckte du om artikeln?
