Google DeepMind та MIT спільно розробили AI-агента CoDaS: здатного самостійно проводити наукові дослідження, написати статтю всього за 8 годин

AI не лише вміє спілкуватися, тепер вона ще й сама проводить дослідження та пише наукові статті! Спільний проект AI-ученого «CoDaS», розроблений Google DeepMind і MIT, нещодавно потряс академічну спільноту. Він здатен самостійно аналізувати тисячі даних з носимих пристроїв, автоматично виявляти потенційні індикатори депресії, такі як «пізній вечірній серфінг у соцмережах (doomscrolling)», а також самостійно перевіряти та писати наукові статті. Раніше дослідження, яке займало понад місяць у руках експертів, тепер CoDaS може зробити за 6–8 годин.
(Попередній контекст: виступ Хе І: підвищення ефективності у 10 разів за допомогою AI, ми прагнемо обслуговувати 3 мільярди користувачів по всьому світу)
(Додатковий фон: відкритий інструмент AI, який ніхто не дивився, за 12 днів попередив про вразливість Kelp DAO на 292 мільйони доларів)

Цей документ містить

Перемикач

• Без людського керівництва AI сама виявила, що «пізній вечірній серфінг у соцмережах» спричиняє депресію
• Вбудована «протидіяльна перевірка», автоматичне виявлення фальсифікацій та запобігання помилкам
• 37 днів роботи скорочено до 8 годин, тестування наукової безпеки отримало схвалення експертів

Зі стрімким розвитком штучного інтелекту роль AI поступово змінюється з простого «інструменту допомоги» на «самостійного дослідника».

Нещодавно, у спільній роботі Google Research, Google DeepMind і MIT, було оприлюднено важливе дослідження, яке демонструє систему під назвою CoDaS (AI Co-Data-Scientist) — багатопротокольний AI, здатний повністю автономно проходити весь цикл відкриття біомаркерів. Відомі технологічні лідери Wes Roth і Samuel Schmidgall активно поширюють цю проривну наукову досягнення у платформі X.

Спільна команда Google Research, Google DeepMind і MIT представила CoDaS — багатопротокольну AI-систему, яка здатна автономно керувати всім життєвим циклом відкриття біомаркерів, від аналізу сирих даних з носимих датчиків до формулювання гіпотез і… https://t.co/KLgxFT4OSq pic.twitter.com/4ursWqeo7l

— Wes Roth (@WesRoth) 20 квітня 2026

Без людського керівництва AI сама виявила, що «пізній вечірній серфінг у соцмережах» спричиняє депресію

CoDaS — це спеціалізована система для автономного виявлення біомаркерів із сирих даних носимих пристроїв. Вона проходить через етапи генерації гіпотез, статистичного аналізу, протидіїльної перевірки та літературного обґрунтування, у підсумку створюючи повний чорновий варіант наукової статті.

У тестах команда подавала CoDaS великий набір даних майже від 10 тисяч учасників (з інформацією про сон, активність, пульс, звички користування телефоном тощо). Без будь-яких людських підказок AI виявила кілька значущих ознак здоров’я, зокрема один психологічний індикатор:

AI виявила, що поведінка надмірного перегляду соцмереж або негативних новин уночі має значний позитивний кореляційний зв’язок із рівнем депресії (коефіцієнт кореляції ρ = 0.177, p < 0.001, обсяг вибірки n = 7 497).

Вражає те, що AI навіть сама назвала цю поведінку «пізнім вечірнім doomscrolling (пізньої ночі серфінг у соцмережах)». Окрім психологічного здоров’я, вона також успішно виявила негативний зв’язок між співвідношенням кількості кроків за день і спокійним серцебиттям, що пов’язано з метаболічними порушеннями (інсуліновою резистентністю).

Вбудована «протидіяльна перевірка», автоматичне виявлення фальсифікацій та запобігання помилкам

Щоб уникнути поширених «наукових галюцинацій» або беззмістовних статистичних висновків, CoDaS має потужний механізм протидіїльної перевірки (Adversarial Validation).

Наприклад, при пошуку ознак метаболічного здоров’я система пропонувала використовувати «квадрат глюкози» для прогнозування інсулінової резистентності. Хоча ця формула виглядала статистично дуже коректною, механізм перевірки CoDaS миттєво виявив, що це — безглузда «порожня логіка» (tautology), і відмовився від цієї ознаки. Такий підхід значно підвищує наукову надійність і клінічну цінність результатів AI.

37 днів роботи скорочено до 8 годин, тестування наукової безпеки отримало схвалення експертів

Ефективність і якість роботи CoDaS кардинально змінює традиційний підхід до досліджень. За даними статті, аналіз і написання великої кількості даних, що раніше займали 37 людських днів, тепер виконує лише за 6–8 годин.

Ще більш переконливо — у сліпому тестуванні експертами:

• Робота, згенерована CoDaS, отримала 86% «невідхилень» (тобто схвалень, невеликих або великих доопрацювань).
• Для порівняння, інші AI-агенти для науки мають відсоток відхилень від 85% до 100%.

Це дослідження демонструє, як багатопротокольна AI-система здатна перетворювати пасивні дані носимих пристроїв у цінні клінічні відкриття. Як представник «агентного AI» у сфері цифрового здоров’я, CoDaS відкриває нову еру спільного пошуку знань людиною і штучним інтелектом, яка вже, можливо, почалася.