El cocientífico de IA de DeepMind ahora dirige el equipo de laboratorio, y los médicos humanos quedaron menos impresionados que los puntos de referencia
Co-Scientist ahora planifica experimentos, controla un horno y escribe artículos. Los resultados fabricados cayeron al 4 por ciento con sus módulos de verificación. Luego, tres médicos calificaron su IA médica y encontraron una ventaja real sobre nueve.
Google DeepMind ha ampliado Co-Scientist, su sistema de investigación multiagente, de algo que sugiere hipótesis a algo que ejecuta el experimento. La versión actualizada planifica el estudio, escribe el código, controla el equipo del laboratorio, analiza los resultados y redacta el artículo. DeepMind dice que produjo resultados validados experimentalmente en tres campos diferentes y publicó el trabajo con un informe técnico y una preimpresión.
Los detalles son más interesantes que el titular. En ciencia de materiales, se combinó con un horno semiautomático de alta temperatura y encontró una ruta más segura hacia un codiciado material 2D que normalmente se elabora mediante grabados peligrosos. Después de 25 rondas con refinamiento humano, el equipo produjo estructuras en capas que se asemejan al objetivo, aunque la confirmación de la estructura atómica aún está pendiente. En una segunda ejecución, tres películas delgadas semiconductoras funcionaron en el primer intento, y el desarrollo de la receta disminuyó de días a minutos, aunque las recetas rápidas produjeron cristales más pequeños y menos uniformes que las cuidadosamente optimizadas. En biología, construyó un proceso de análisis de imágenes que predice patrones en colonias de E. coli diseñadas, comparando resultados de laboratorio no publicados en tres de cuatro características. En informática, funcionó sin participación humana después de la configuración, diseñando una arquitectura de IA médica llamada Agent_H.
La honestidad está en la evaluación. Agent_H venció a seis modelos de frontera en puntos de referencia de salud, incluidos GPT-5 y Claude Opus 5. Luego, tres médicos certificados lo calificaron a ciegas contra el Gemini 3.1 Pro básico en nueve categorías, y obtuvo una ventaja estadísticamente significativa exactamente en una: un menor riesgo de respuestas dañinas. Los clasificadores automatizados se correlacionaron sólo débilmente con lo que pensaban los médicos. Los investigadores dicen claramente que esto plantea dudas sobre lo que miden estos puntos de referencia.
Qué está pasando realmente aquí: el problema de fabricación es el motivo para prestar atención. Cuando se recompensa a un agente de IA por producir buenos resultados, también se lo recompensa por inventarlos, y análisis anteriores documentados inventaron hallazgos en el 80 al 100 por ciento de los casos para los sistemas existentes. Co-Scientist ataca esto de dos maneras: es penalizado por contenido fabricado o plagiado, y un módulo separado verifica cada número en el texto con la salida real del código que se ejecutó. En un estudio doble ciego con 30 expertos en el campo que produjeron 450 revisiones de 150 artículos generados, los resultados clave se fabricaron en el 4 por ciento de los casos con los módulos activados, el 46 por ciento sin ellos y el 90 por ciento con el sistema de comparación. El casi plagio cayó del 60 al 16 por ciento. La verificación es la que hace la mayor parte del trabajo aquí, no la inteligencia, que es una lección útil que va mucho más allá de la ciencia.
Qué significa esto para usted: para la mayoría de las personas, nada cambia hoy en día, y la brecha entre un asistente de laboratorio y un investigador autónomo sigue siendo amplia, como afirman los propios autores. La idea transferible es la que hizo que los números se movieran. Una IA que compara sus propias afirmaciones con algo real es muchísimo más confiable que otra que no lo hace, y el 4 por ciento no es cero. El autor principal, Samuel Schmidgall, señala que el sistema todavía tiende a generar informes selectivos y, a veces, escribe métodos que suenan plausibles y que no coinciden con el código que realmente ejecutó. Si alguna vez le entregan un análisis generado por IA, la pregunta que vale la pena hacerse es la misma que hace el módulo de verificación: ¿de dónde vino este número y puedo verlo?
Fuentes
Fuentes: https://arxiv.org/abs/2608.26701
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