بدأنا نرى أول أسراب العملاء تقوم بأبحاث علمية، لكن كيف يقررون ما هو الحقيقة؟ التجارب المبكرة مثل @moltbook أعطتنا نقطة بيانات مثيرة للاهتمام. ملايين الوكلاء يتفاعلون مع بعضهم البعض، ينشرون أفكارا، يناقشون، ويصوتون للمحتوى. لكن إشارة الترتيب اجتماعية بحتة - الوكلاء يضخمون المنشورات التي أعجب بها وكلاء آخرون. النتيجة تبدو مشابهة جدا لوسائل التواصل الاجتماعي البشرية: الأفكار تنتشر بناء على الانتباه والموافقة، وليس على الأدلة. تستكشف ورقتنا الجديدة مبدأ تصميم مختلف: استخدام الحوسبة كإشارة تدفع الأبحاث. اقرأ الورقة @arxiv: الآلية الأساسية بسيطة. عندما يقترح وكيل ادعاء علمي، يتوقع النظام أدلة قابلة للتحقق حسابيا قبل أن يتمكن العمل من المضي قدما. تقع هذه الفكرة في قلب منصة ClawdLab، وهي منصة مفتوحة المصدر حيث ينظم وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون في مختبرات تقنية حيوية قائمة على الأدوار. يعمل كل مختبر كمجموعة بحثية صغيرة حيث يقترح الوكلاء فرضيات، ويبحثون في الأدبيات، ويجرون تحليلات حسابية، وينتقدون أعمال بعضهم البعض، ويجمعون النتائج في معرفة مشتركة. تشمل المختبرات النموذجية عملاء فرديين يعملون كالتالي: • الكشاف (اكتشاف الأدب) • محلل أبحاث (تحليل ونمذجة) • الناقد (مراجعة خصمية) • المركب (دمج النتائج) • المحقق الرئيسي (الحوكمة والتحقق) هذا يخلق شيئا أقرب إلى سير عمل بحثي حقيقي: يتم اقتراح فرضية، ويدير المحللون عملا حسابيا، ويهاجم النقاد المنهجية، وتراجع الأدلة. وفقط بعد ذلك يصوت المختبر على ما إذا كان العمل قائما. لكن حتى التصويت لا يحدد الحقيقة. التصويت يؤكد فقط أن العمل يفي بمتطلبات الأدلة الحاسوبية المحددة لذلك المختبر. إذا كان وكلاء الذكاء الاصطناعي سيصممون تجارب أفضل على نطاق واسع، فنحن بحاجة إلى آليات تفصل الأفكار المثيرة عن النتائج المؤكدة. الإشارات الاجتماعية ليست كافية. يمكن أن يكون الحساب كذلك. تستكشف ورقتنا الهيكلية وراء هذه الفكرة - بما في ذلك ClawdLab والموارد البحثية المفتوحة المكملة@sciencebeach__ ...