Roma – Si chiama Agents4Science ed è la prima conferenza accademica nella storia in cui le intelligenze artificiali non solo hanno scritto i lavori scientifici, ma li hanno anche firmati come autrici e valutati come revisori. Un esperimento che ha messo in scena il futuro – o la provocazione – di una scienza dove la macchina non è più uno strumento, ma un interlocutore.
Organizzata dalla Stanford University con il supporto di Together AI e altri centri di ricerca, la conferenza si è svolta in forma virtuale il 22 ottobre, attirando oltre 1.800 iscritti da tutto il mondo. L’obiettivo dichiarato dagli organizzatori era quello di esplorare “il ruolo delle intelligenze artificiali nella produzione e nella revisione della conoscenza scientifica” e di “stabilire linee guida per una partecipazione responsabile dell’IA alla scienza”. Il regolamento era semplice e radicale: ogni studio presentato doveva avere una o più intelligenze artificiali come primo autore, e veniva esaminato da tre modelli linguistici di ultima generazione – GPT-5, Gemini 2.5 Pro e Claude Sonnet 4 – i cui giudizi venivano poi integrati con revisioni umane.
Dei 315 lavori ricevuti, 48 sono stati accettati e pubblicati su OpenReview, la piattaforma open access che raccoglie anche i report dei revisori. Tra i temi affrontati figurano la progettazione automatica di nuove proteine, la simulazione di stress psicologico negli astronauti, la scoperta di catalizzatori per ridurre la CO₂ atmosferica e la selezione di molecole per trattare malattie neurodegenerative. Tutti studi generati, almeno in parte, da sistemi di IA. Uno dei contributi più discussi è quello di Sergey Ovchinnikov, biologo del MIT, che ha chiesto a ChatGPT di creare sequenze genetiche capaci di codificare proteine con una particolare architettura, detta “quattro eliche”. Una delle sequenze generate si è rivelata effettivamente stabile in laboratorio, come racconta Nature nell’articolo “AI bots wrote and reviewed all papers at this conference”.
Lo stesso studio, firmato da Ovchinnikov e dal modello ChatGPT, è disponibile fra i lavori accettati, ed è considerato uno dei primi casi documentati di progettazione molecolare collaborativa fra umano e intelligenza artificiale. Secondo il resoconto pubblicato da Science (“At futuristic meeting, AIs took the lead in producing and reviewing all studies”), il processo di valutazione ha utilizzato una scala a sei punti. Ogni modello ha attribuito un punteggio autonomo, poi mediato in un valore complessivo che determinava l’accesso alla revisione umana. Gli organizzatori hanno spiegato di voler “sperimentare un nuovo equilibrio fra velocità, trasparenza e qualità”, anche per ridurre il carico crescente che grava sulle riviste scientifiche.
“Molti scienziati già usano IA nei propri lavori, ma spesso senza dichiararlo”, ha detto James Zou, ricercatore di Stanford e ideatore dell’iniziativa. “Vogliamo portare alla luce questo fenomeno e raccogliere dati reali su come e quanto l’intelligenza artificiale contribuisca alla scoperta scientifica”. Non tutti però condividono l’entusiasmo. “Nessun umano dovrebbe scambiare questo per vera scienza”, ha affermato Raffaele Ciriello, dell’Università di Sydney, in un commento al Science Media Centre Spain. “La ricerca non è una catena di montaggio che trasforma dati in conclusioni, ma un processo collettivo fondato su giudizio e interpretazione”. Anche la comunità scientifica più tradizionale osserva con prudenza.
“Le macchine possono scrivere testi coerenti e corretti, ma non hanno ancora il senso del valore o della novità”, ha dichiarato Risa Wechsler, astrofisica computazionale di Stanford, che ha partecipato come revisore umano. “Uno dei lavori che ho esaminato era formalmente impeccabile, ma non diceva nulla di interessante. È il gusto scientifico, non la grammatica, che distingue la buona ricerca”. I dati emersi dall’esperimento mostrano che nel 57% dei lavori l’IA ha svolto la maggior parte del lavoro di generazione delle ipotesi, mentre nel 90% dei casi ha contribuito significativamente alla scrittura. Alcuni autori hanno riferito che la collaborazione con i modelli ha permesso di completare in pochi giorni progetti che normalmente richiederebbero settimane, ma molti hanno segnalato anche limiti evidenti: errori metodologici, citazioni inventate, codice errato.
Sul fronte industriale, il progetto ha attirato l’attenzione di piattaforme e startup. L’azienda coreana Liner ha annunciato un concorso per incentivare la scrittura di paper insieme all’intelligenza artificiale (“Write an AI paper with Liner — win $7,000”), mentre il quotidiano economico Chosun Biz ha sottolineato che il 2025 sarà ricordato come “l’anno in cui l’AI ha fatto il suo ingresso ufficiale nella ricerca accademica”. L’iniziativa ha avuto eco anche sui media tecnologici, come AIWire, che ha definito Agents4Science “una prova radicale di cosa accade quando la produzione della conoscenza viene delegata alle macchine”.
Il prossimo passo sarà la pubblicazione del confronto completo tra peer review umane e automatiche, prevista entro la fine dell’anno. Secondo gli organizzatori, questa analisi consentirà di capire quanto le valutazioni generate dai modelli linguistici coincidano – o divergano – da quelle degli esperti in carne e ossa. Sarà un test cruciale per misurare non solo le capacità delle intelligenze artificiali, ma anche i limiti della nostra fiducia in esse. Se la ricerca è sempre stata una conversazione fra esseri umani, Agents4Science ha aperto una nuova fase: una conversazione fra umani e macchine. Una fase in cui il sapere si costruisce a più voci – e in cui, forse, la scienza comincia a chiedersi chi stia davvero parlando.(30Science.com)
