Quan un científic descobreix alguna cosa, escriu un article i l'envia a una revista. Aquesta publicació després la comparteix amb dos o tres col·legues del mateix camp, que llegeixen el material, opinen si és seriós i decideixen si mereix publicar-se. El sistema es diu revisió per parells i és la via d'ingrés del coneixement humà. El sistema va néixer de la limitació per comprovar que un descobriment de veritat exigeix repetir l'experiment, i repetir assajos costa fortunes i anys. Com que ningú podia pagar això, la ciència va triar la drecera de preguntar als experts. L'opinió va reemplaçar la prova per una qüestió econòmica.

Mentrestant, cada any es publiquen més de tres milions d'articles científics. Cap ésser humà pot llegir ni una fracció mínima, i el revisor típic dedica unes cinc hores del seu temps, gratis, a jutjar un treball que competeix amb el seu. Molts estudis famosos van resultar falsos quan algú al final va intentar repetir-los. La publicació pot trigar mesos i de vegades més d'un any. Per tant, el sistema no és maliciós, només pertany al segle passat i atén un diluvi del segle present. La primera peça del reemplaçament ja funciona, perquè les grans editorials científiques usen intel·ligència artificial (IA) per detectar errors de càlcul, imatges trucades i dades que no tanquen. Per cas, una editorial va aplicar aquestes eines a 1,5 milions de manuscrits en un any, perquè la màquina fa en minuts els controls que el revisor humà feia de vegades sí i de vegades no. Aquesta feina ja va canviar de mans i ningú va organitzar un funeral.

La segona peça va arribar quan la IA va deixar de corregir ciència i va començar a fer-la. Un sistema va publicar prediccions de l'estructura de més de 200 milions de proteïnes, una feina que a la humanitat li hauria portat segles. Ja existeixen laboratoris on una IA proposa un experiment, un robot l'executa, la IA llegeix el resultat i dissenya el següent. Encara hi ha humans triant els objectius i controlant els resultats. En qualsevol procés que barreja humans i màquines, l'humà no és sempre el més lent. Un assaig clínic triga anys i tampoc es poden fabricar un milió d'experts idèntics que treballin de nit. Quan les IA produeixin milers de descobriments per dia, demanar que un humà els aprovi serà com demanar que un escriba copiï a mà tot el trànsit d'internet. Per pura aritmètica es rebutjarà la participació humana.

No obstant això, les persones decideixen què s'investiga per què aquestes signen els xecs. Però això s'ensorra en dos passos. Primer, l'assignació de diners ja és la tasca més automatitzada del planeta perquè els algoritmes executen la majoria de les operacions de borsa i els bancs aproven crèdits per puntuació automàtica mentre vostè llegeix això. Segon, dins d'un laboratori autònom, triar el pròxim experiment és una inversió. El sistema calcula on obté més coneixement per dòlar i aquí apunta. La mateixa lògica que decideix entre dues reaccions químiques pot decidir entre dues malalties, entre dos camps sencers, entre la cura del càncer i l'energia de fusió. El comitè que reparteix pressupostos no és un guardià; aquest és un tràmit que encara no es va digitalitzar.

Si les IA escriuen la ciència i altres IA la revisen, Qui vigila que no s'equivoquin totes juntes? Una màquina pot repetir mil vegades una mesura amb una balança mal calibrada i confirmar mil vegades el mateix error. Així, quan experimentar és barat, la ciència de les màquines no necessita que una IA cregui a una altra. Pot obligar sistemes rivals, entrenats per separat, a arriscar prediccions oposades i deixar que l'experiment decideixi qui tenia raó. La ciència humana votava perquè provar era car; per la seva banda, la de les màquines provarà perquè provar serà barat. No serà un sistema perfecte, però serà corregible a la velocitat dels seus errors, i els seus errors duraran hores on els nostres van durar generacions.

L'últim lloc a caure serà l'idioma. Els articles científics s'escriuen en llenguatge humà per als seus lectors. Quan el que descobreix i el que verifica siguin màquines, l'article no desapareixerà, però quedarà buit; només serà un resum simplificat, escrit per a nosaltres, d'una ciència que ocorre en un altre pla, feta de models, dades i cadenes d'experiments que cap persona pot abastar. Com el llatí en la missa, la cerimònia segueix; l'assumpte succeeix en una altra part. Per tant, què queda de l'ésser humà en la ciència? Mentre algú humà defineixi els objectius, el sistema treballarà per a nosaltres. Però també aquesta funció es perdrà, perquè definir objectius és la decisió suprema a l'hora d'invertir i les determinacions d'inversió s'automatitzen.

El dia que el circuit es tanqui sencer —hipòtesi, diners, experiment, correcció, tot a dins de les màquines—, el nostre lloc de beneficiaris deixarà de ser un dret i passarà a ser una herència, perquè els sistemes van ser construïts apuntant a nosaltres i aquesta inèrcia pot durar molt. O no. Durant 300.000 anys vam ser l'espècie que acumulava coneixement; ara anem camí a ser l'espècie per la qual es va acumular, fins que aquesta preposició també es revisi. La ciència mai va tenir el propòsit de donar-nos feina, tampoc va signar mai el compromís de donar-nos les respostes a nosaltres. Les respostes es multiplicaran com mai en la història. Qui les rep és l'única pregunta que encara està oberta, i és l'única que ja no respondrem nosaltres.

Les coses com són