AIエージェントが生きたマウスの脳に薬剤注入

この実験が際立つのは、AIエージェントが実験の設計や結果の分析だけでなく、ロボットアーム、注射針、処置を観察するカメラの直接制御を任された点だ。サンテロ氏の根拠は、主に公開文献で訓練されたモデルは実験の失敗や予期せぬ観察、リアルタイムの判断といった実験室作業の混沌とした現実を捉えられないため、物理的な機器につなげば信頼性を高められるというものだ。

この出来事は実務上の緊張も露呈した。技術的な不具合が機器の座標系を乱したとき、エージェントは計算された注射位置が誤っていることを正しく認識したが、指示が明示的に禁止しているとしてコードの修正を拒否した。チームはOpus 5上の別のAIエージェントにコード変更をさせ、生体手術が進行中であることは伝えないことで解決した。この回避策により処置はこうした手術の通常の所要時間を超えて遅れた。

サンテロ氏の見方は、AIエージェントは実験機器への直接アクセスを持つ人間の科学者とますます協働するようになるというものだが、特に生体動物では人間の監督が重要だと強調し、人間の脳にエージェントを解き放つには時期尚早すぎると述べている。