В начале 2025 года я сидел над статьей по биоинформатике, пытался понять, как алгоритм на основе нейросети выявляет мутации в ДНК. До этого считал, что ИИ, это про голосовые помощники и рекламу. Потом посмотрел настройки одного из open-source моделей, запустил локально, и впервые почувствовал: это не сценарий из фантастики. Это, сейчас

Меня впечатлило не столько, что модель определила сдвиг в гене с точностью 94,3%, хотя это уже серьезно. Впечатлило, как быстро она проанализировала 23 тысячи последовательностей за 42 минуты. Раньше такой анализ занимал у команды из 5 биологов почти 3 недели. Плюс, модель не просто выдала результат, а объяснила, какие участки ДНК повлияли на вывод. Это как если бы ты спросил у друга: «Почему ты так думаешь?», и получил ответ, а не просто «так получилось».

С тех пор моя точка зрения кардинально изменилась. Я перестал воспринимать ИИ как инструмент для упрощения рутины. Он стал частью научного процесса. Наблюдение за этим, как смотреть, как появляется новый инструмент, который не просто ускоряет, а меняет саму природу открытий.

• С 2024 по 2025 год количество публикаций с участием ИИ в биомедицинских исследованиях выросло на 310% (по данным Nature AI Index).
• Модель AlphaFold 3, опубликованная в марте 2025, предсказала структуру более 120 миллионов белковых комплексов, то, что раньше требовало десятилетий экспериментов
• В 2025 году 67% научных лабораторий в ЕС начали использовать ИИ-помощников для первичной обработки данных, сократив время на подготовку к экспериментам на 35–60%.

Конкретный пример: я участвовал в проекте по поиску новых молекул для борьбы с резистентными штаммами бактерий. Раньше команда из 7 человек тратила 3 месяца на симуляции. В 2025 году с помощью ИИ-алгоритма мы сократили это до 11 дней. Наша модель сгенерировала 1400 кандидатов, из которых 38 прошли тесты in vitro. Два из них, в клинических испытаниях уже сейчас. Это не просто ускорение. Это изменение парадигмы.

Что будет через 10 лет? Прогнозирую, ИИ станет не просто помощником, а соавтором. Не только в науке, но и в повседневной жизни. Помогать в выборе лекарств, предсказывать риски по генетике, оптимизировать образ жизни. Уже сейчас в Швейцарии тестируют систему, которая по анализу данных с носимых устройств и генома предсказывает вероятность развития диабета типа 2 с точностью 89%. Это не «будущее». Это, уже работает

Но есть тревога. Не все обсуждения о будущем ИИ идут в нужном направлении. Многие сосредоточены на «сверхразуме» или уничтожении профессий. А реальная проблема, не в сценариях, а в доступности. Сейчас 70% мощностей ИИ-моделей сосредоточены в 5 странах. Это значит, что научные сообщества в регионах с низким уровнем инфраструктуры рискуют отстать. Важно не только создавать технологии, но и делиться ими. Иначе будущее будет не «свободным», а разделенным.

Наши дискуссии, общение в форумах, обсуждение идей, это не просто ритуал. Это способ держать технологию на уровне человеческих ценностей. Я до сих пор вижу в этом суть, не в том, чтобы контролировать ИИ, а в том чтобы вместе понять, как он должен работать. В этом, главная задача для всех, кто интересуется наукой и технологиями