تشير الأعمال الحديثة (على سبيل المثال، مشروع "البحث التلقائي" لأندريه كارباثي () ()) إلى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم تشغيل مئات التجارب الصغيرة...
البحث التلقائي يعني استخدام برمجيات وأدوات لتنفيذ أو تحسين أجزاء كبيرة من العملية البحثية دون تدخل بشري متواصل. يشمل ذلك جمع البيانات وفرزها وتحليلها وتشغيل نماذج التعلم الآلي لاختبار الفرضيات وإيجاد أنماط. الفكرة أن الحواسيب تؤدي المهام المتكررة بسرعة ودقة أكبر مما يمكن أن يفعله الإنسان يدوياً. هذا يتيح للباحثين التركيز على تصميم التجارب وطرح الأسئلة الكبيرة بدلاً من الأعمال الروتينية. من فوائد البحث التلقائي تسريع الاكتشافات وتقليل الأخطاء وتحسين إمكانية تكرار النتائج عبر مجموعات بيانات واسعة. لكنه لا يلغي الحاجة للخبرة البشرية، إذ يتطلب تصميم أنظمة جيدة وبيانات ذات جودة ومراجعة أخلاقية.
هناك مخاطر مرتبطة بانحياز البيانات أو تفسير نتائج الآلات دون فهم كافٍ، لذلك يجب أن يبقى الإشراف البشري عنصراً أساسياً. عندما يُستخدم بحكمة، يمكن لهذا النهج أن يفتح مجالات جديدة في الطب والعلوم والهندسة ويجعل الأبحاث أكثر فعالية. كما يساعد البحث التلقائي في دمج مجموعات متنوعة من المشاركين والبيانات، مما يجعل النتائج أكثر شمولاً وفائدة للمجتمعات المختلفة.