در چند سال اخیر، هوش مصنوعی تنها ابزار کمکی پژوهشگران نبوده، بلکه خودش تبدیل به «پژوهشگر» شده است. مفهومی که با نام Agentic AI شناخته می‌شود، به سامانه‌هایی اشاره دارد که می‌توانند بدون دخالت مداوم انسان، مراحل مختلف پژوهش علمی را از ایده‌پردازی تا اجرای آزمایش و تحلیل نتایج انجام دهند.

🔍 Agentic AI چیست؟

عبارت Agentic AI از واژهٔ agent به معنی «عامل خودمختار» می‌آید. این سیستم‌ها معمولاً از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) در کنار ابزارهای علمی و پایگاه‌های داده استفاده می‌کنند تا زنجیرهٔ پژوهش را خودکار سازند.
به زبان ساده، Agentic AI می‌تواند:

• فرضیه تولید کند،

• آزمایش طراحی و شبیه‌سازی انجام دهد،

• داده‌ها را تحلیل کند،

• و حتی بخش‌هایی از مقالهٔ علمی را بنویسد.

⚗️ کاربردها در علوم مختلف

Agentic AI بیش از همه در رشته‌هایی مانند شیمی، زیست‌فناوری، و علم مواد رشد کرده است. برای مثال:

• در شیمی، سامانه‌هایی مثل Coscientist و ChemCrow توانسته‌اند فرمول‌های جدید ترکیبات را پیشنهاد دهند.

• در زیست‌فناوری، عامل‌هایی مانند BIA و CellAgent به طراحی آزمایش‌های ژنتیکی کمک می‌کنند.

• در علم مواد نیز، پروژه‌هایی مثل LLaMP فرآیند کشف مواد نو را سرعت بخشیده‌اند.

این پیشرفت‌ها باعث شده پژوهشگران بتوانند با هزینه و زمان کمتر به ایده‌های تازه برسند.

⚙️ چالش‌ها و محدودیت‌ها

با وجود موفقیت‌ها، چالش‌های مهمی باقی مانده‌اند:

1. کیفیت داده‌ها – این سامانه‌ها به داده‌های دقیق و کامل نیاز دارند. داده‌های ناقص یا جانبدارانه، خروجی نادرست تولید می‌کنند.

2. بازبینی ادبیات علمی – هنوز Agentic AI نمی‌تواند مقالات علمی را با دقت و عمق انسان تحلیل کند. بازنویسی و خلاصه‌سازی ساختاریافته از نقاط ضعف فعلی است.

3. اعتماد و شفافیت – پژوهشگران باید بدانند تصمیم‌های عامل هوشمند چگونه گرفته شده است. این مسئله در علوم حساس مثل پزشکی حیاتی است.

4. اخلاق و کنترل انسانی – استفاده از Agentic AI باید زیر نظر انسان بماند تا از خطرات احتمالی مانند دست‌کاری داده یا خطاهای تکرارشونده جلوگیری شود.

🤝 آیندهٔ پژوهش؛ همکاری انسان و ماشین

به‌جای جایگزینی کامل پژوهشگر، هدف آینده همکاری هوشمند بین انسان و AI است.
در این مدل، AI کارهای تکراری و وقت‌گیر را انجام می‌دهد، در حالی‌که پژوهشگر انسانی کنترل خلاقانه، ارزیابی نتایج و تصمیم‌گیری نهایی را بر عهده دارد.

از سوی دیگر، برای اعتماد به Agentic AI باید بنچ‌مارک‌ها و معیارهای جدیدی طراحی شود تا عملکرد سیستم‌ها قابل سنجش و مقایسه باشد. همچنین روش‌های کالیبره‌سازی پیش‌بینی‌ها (calibration) می‌توانند به افزایش شفافیت و اعتماد کاربران کمک کنند.

🧩 جمع‌بندی

Agentic AI قدمی بزرگ در مسیر خودکارسازی پژوهش علمی است.
هرچند هنوز جایگزین کامل پژوهشگر انسانی نیست، اما می‌تواند فرایند کشف و نوآوری را بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر کند. آیندهٔ علم، ترکیبی از هوش انسانی و هوش مصنوعی خواهد بود — همکاری‌ای که مرزهای کشف علمی را گسترش می‌دهد.