বৈজ্ঞানিক প্রকাশনা ও ডেটাবেস যাচাই করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ক্রমশ বেশি ব্যবহৃত হচ্ছে। সাম্প্রতিক উদাহরণগুলো দেখায় যে কীভাবে এআই এজেন্টরা এমন সব ভুলভ্রান্তি খুঁজে বের করছে যা কয়েক দশক ধরে অলক্ষিত ছিল।
হাংঝাউয়ের ঝেজিয়াং ল্যাবের তাত্ত্বিক রসায়নবিদ সেবাস্টিয়ান পিওস অণুর স্ফুটনাঙ্ক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি এআই মডেল ব্যবহার করেছিলেন। এই সিস্টেমটি এমন কিছু মান প্রদান করে যা একটি ৭৫ বছরের পুরোনো রেফারেন্স বইয়ের তথ্যের সাথে সাংঘর্ষিক ছিল। প্রথমে পিওস মডেলটির ত্রুটি হয়েছে বলে সন্দেহ করেন, কিন্তু মূল উৎসগুলো পরীক্ষা করে দেখা যায় যে উল্টো রেফারেন্স ডেটাগুলোই ভুল ছিল।
অন্যান্য ক্ষেত্রে, এআই একটি প্রবন্ধে টাইপের ভুল এবং প্রায় একশো বছর পুরোনো স্ফুটনাঙ্কের ভুল পরিমাপ শনাক্ত করেছে। পিওসের মতে, এই ভুলগুলো ডেটাবেস ব্যবহার করার সময় গবেষকদের অনেক সমস্যার কারণ হতে পারত।
একই ধরনের সরঞ্জাম কনফারেন্স পেপার নিরীক্ষণের জন্যও ব্যবহার করা হয়। এসএআই ল্যাবসের বিশ্লেষণে, এআই এজেন্টরা ICML 2026-এর মৌখিক উপস্থাপনা থেকে ১৬৮টি প্রবন্ধ পরীক্ষা করেছে।
যাচাইযোগ্য যথেষ্ট সংখ্যক দাবিযুক্ত ৯২টি কাজের মধ্যে, এজেন্টরা পাঁচটি মূল দাবির মধ্যে দুটি সফলভাবে পুনরুৎপাদন করতে পেরেছিল মাত্র ৩৪টি ক্ষেত্রে। সম্পূর্ণভাবে – ৮০% এর বেশি দাবি – শুধুমাত্র আটটি প্রবন্ধে পুনরুৎপাদন করা সম্ভব হয়েছে।
স্ট্যানফোর্ডের জেমস জউ এবং তার সহকর্মীরা একটি
