Google представили прототип ИИ-системы, проводящей полный цикл научной работы при этом гарантирует проверяемость результатов. Авторы проекта говорят, что сегодняшние автономные ИИ-учёные уже пишут статьи, но часто: - выдумывают несуществующие ссылки; - описывают в тексте один метод, а в коде реализуют совсем другой; - говорят о результатах экспериментов, которые нельзя воспроизвести по приложенному коду. Решение от Google - Science One Framework, у которого принцип работы такой: каждое утверждение в статье должно быть привязано к конкретному источнику в реальной статье из базы, строчке лога эксперимента или фрагменту кода. Сам фреймворк состоит из 3-х основных частей: 1. один читает литературу через Semantic Scholar API и берёт ссылки только оттуда, без обращения к памяти модели; 2. второй параллельно тестирует решения и фиксирует все результаты в неизменяемом логе; 3. третий Claim Verifier перед публикацией сверяет каждое утверждение с доказательной базой и переформулирует то, что за её рамки выходит. В качестве аудита Google предложили отдельный протокол CoE Audit - 4 автоматические проверки любой статьи, сгенерированной ИИ.