Nobelove nagrade dodjeljuju se za važna otkrića u medicini, kemiji, fizici, književnosti i ekonomiji. Nije rijetkost to da za rad na istom otkriću bude nagrađeno nekoliko znanstvenika, ali što ako je na tom otkriću radila i umjetna inteligencija?

Upravo se oko tog pitanja posljednjih godina vodi sve ozbiljnija rasprava. Suosnivač Anthropica Jack Clark uvjeren je da će AI sustav u suradnji s ljudima u sljedećih 12 mjeseci doći do otkrića koje će zavrijediti Nobelovu nagradu.

A bi li umjetna inteligencija mogla samostalno osvojiti Nobela za neko otkriće?

Biolog i izvršni direktor u Sony AI-u, Hiroaki Kitano, još je 2016. godine izazvao istraživače da razviju AI sustav koji bi mogao rezultirati otkrićem vrijednim Nobelove nagrade. Taj je izazov nazvao Nobel-Turing izazov i predvidio da bi AI mogao dobiti Nobela do 2050. godine.

Ross King, istraživač kemijskog inženjerstva na Sveučilištu Cambridge u Velikoj Britaniji i organizator Nobel-Turingova izazova, smatra da bi takav 'znanstvenik umjetne inteligencije' mogao postati laureat i ranije. 'Mislim da je gotovo sigurno da će sustavi umjetne inteligencije postati dovoljno dobri da osvoje Nobelove nagrade', kaže, dodajući: 'Pitanje je hoće li za to trebati 50 ili 10 godina.'

Pitanje je tim zanimljivije jer je umjetna inteligencija već dobila svojevrsno priznanje na najvišoj razini znanosti.

AI je već stigao do Nobela, ali ne kao znanstvenik

Podsjetimo, godine 2024. Nobelovu nagradu za fiziku dobili su John Hopfield i Geoffrey Hinton za temeljna otkrića i izume koji omogućuju strojno učenje neuronskim mrežama.

Dan poslije stigla je i Nobelova nagrada za kemiju. Demis Hassabis i John Jumper iz Google DeepMinda podijelili su polovicu nagrade s Davidom Bakerom. Hassabis i Jumper nagrađeni su za predviđanje strukture proteina, odnosno razvoj AlphaFolda, AI modela koji je riješio desetljećima star problem u biologiji.

AlphaFold2 može predviđati strukture gotovo svih poznatih proteina, a Nobelov odbor ističe da je model široko primijenjen u istraživanju lijekova i drugim područjima jer ga je do listopada 2024. godine koristilo više od dva milijuna ljudi u 190 zemalja. No postoji bitna razlika: Nobelovu nagradu nisu dobili AlphaFold ni umjetna inteligencija, nego ljudi koji su razvili model i znanstveni rad koji je proizašao iz njega.

Od pomoćnika do samostalnog znanstvenika

Časopis Nature je u listopadu 2025. pisao da su AI modeli u prethodne dvije godine pokazali da mogu analizirati goleme količine podataka, osmišljavati eksperimente i predlagati nove hipoteze. Istraživači ih već koriste u različitim fazama znanstvenog procesa, a neki sustavi mogu i samostalno izvoditi eksperimente.

Ali znanost nije samo pronalaženje uzoraka u podacima. Znanstvenik mora prepoznati zanimljiv problem, postaviti pitanje, osmisliti način na koji će ga provjeriti, analizirati rezultate i procijeniti jesu li oni doista novi i važni. U mnogim područjima zatim slijede eksperimenti u stvarnom svijetu.

Najveća prepreka možda nije samo AI

Postoji i praktičan problem. Ako AI treba samostalno provoditi znanstvena istraživanja, za to nije dovoljan samo dobar model, već automatizirani laboratoriji koji mogu brzo i pouzdano provoditi velik broj eksperimenata. Istraživači koji stoje iza Nobel-Turingova izazova upravo automatizaciju laboratorija smatraju jednim od ključnih uvjeta za razvoj potpuno autonomnog AI znanstvenika.

Drugim riječima, računalo može predložiti tisuće hipoteza, ali netko ili nešto te hipoteze mora pretvoriti u stvarne eksperimente.

Gabe Gomes, kemičar na Sveučilištu Carnegie Mellon u Pittsburghu, i njegovi kolege osmislili su sustav pod nazivom Coscientist, a on se oslanja na velike jezične modele (LLM) za planiranje i izvršavanje složenih kemijskih reakcija pomoću robotske laboratorijske opreme. Iako je još uvijek neobjavljena, verzija Coscientista može izvršavati zadatke računalne kemije s izvanrednom brzinom, tvrde njegovi tvorci.

Tu se otvara i pitanje odgovornosti. Ako AI dođe do neočekivanog rezultata, tko odlučuje je li on stvarno otkriće, pogreška u podacima ili posljedica loše postavljenog eksperimenta? I još važnije: kako dokazati da je AI do nekog otkrića došao doista samostalno?

Hoće li AI zaista biti znanstvenik ili samo novi alat?

Tu se nalazi možda i najvažnija granica.

Današnji AI sustavi mogu biti iznimno sposobni, no to ih samo po sebi ne čini znanstvenicima. Mogu predlagati hipoteze ili pomagati u analizi, ali ljudski istraživači još uvijek postavljaju ciljeve, nadziru eksperimente i procjenjuju rezultate.

Čak i kod AlphaFolda, koji je riješio jedan od velikih problema biologije, ključnu su ulogu imali ljudi. Hassabis i Jumper razvili su model, odabrali pristupe i usmjeravali njegovo poboljšavanje, stoga je Nobelova nagrada pripala njima, a ne samom algoritmu.

Ipak, granica između alata i suradnika mogla bi se postupno pomaknuti. Ako AI jednog dana samostalno pronađe novu česticu, razvije potpuno novi lijek ili otkrije dosad nepoznat fizički zakon, pitanje više neće biti može li pomoći znanstveniku, već tko je zapravo autor otkrića.

Nobelova nagrada za AI?

Zasad nema razloga tvrditi da će umjetna inteligencija uskoro 'dobiti Nobelovu nagradu'. Puno zanimljivije je zapitati se može li AI postati toliko sposoban da napravi znanstveni proboj koji čovjek bez njega ne bi mogao postići.

Nakon nagrada iz 2024. godine jasno je da umjetna inteligencija već mijenja način rada u znanosti. Nobelov odbor tada je izrijekom nagradio rad koji je omogućio razvoj neuronskih mreža i AI model koji je riješio dugogodišnji problem predviđanja strukture proteina.

No to je još uvijek znanost koju vode ljudi uz pomoć umjetne inteligencije, a sljedeća velika granica bila bi znanost koju AI u velikoj mjeri vodi sam.

Sam Rodriques, glavni izvršni direktor FutureHousea, istraživačkog laboratorija u San Franciscu u Kaliforniji, a koji je prošle godine predstavio LLM osmišljen za kemijske zadatke, smatra da je posljednja faza umjetne inteligencije u znanosti model koji može postavljati vlastita pitanja te dizajnirati i izvoditi vlastite eksperimente – bez potrebe za čovjekom. U izjavi za Nature istaknuo je kako je to neizbježno te je uvjeren da bi umjetna inteligencija mogla rezultirati otkrićem dostojnim Nobelove nagrade 'najkasnije do 2030. godine'.

Najperspektivnija područja za proboj su ona u znanosti o materijalima ili u liječenju bolesti poput Parkinsonove ili Alzheimerove, kaže, jer su to područja s velikim otvorenim izazovima i nezadovoljenim potrebama.

Ako dođe do toga, Nobelova nagrada možda neće biti najveća zanimljivost. Puno važnije bit će pitanje jesmo li dobili novi znanstveni alat ili prvog pravog umjetnog znanstvenika.