Podle zprávy TechFlow uvádí spoluzakladatel Mechanism Capital Andrew Kang, že kombinace AI a kryptografických technologií přináší revoluční příležitosti pro hodnocení vědeckých prací. Kryptografický projekt @yesnoerror vyvíjí AI model pro hodnocení 90 milionů vědeckých prací, přičemž dosud bylo zkontrolováno více než 1700 z nich a chybovost se pohybuje kolem 3-4%.
AI může za několik týdnů dokončit práci na zpracování literatury, která by jinak vyžadovala 45 000 člověkolet, a to za náklady pouze 1% oproti tradičnímu manuálnímu auditu, což je přibližně 30 milionů dolarů. Projekt vyvíjí model pro hodnocení kvality prací a generuje standardizované hodnocení kvality pro každou práci, přičemž zohledňuje metodologii, logiku a úplnost dat.
To pomůže rozlišit kvalitní práce a může podpořit lepší výzkum prostřednictvím vytváření žebříčků univerzit a výzkumných institucí. Navíc se očekává, že tento AI model revolucionizuje proces recenzování, a nakonec může nahradit manuální hodnocení. Kang uvedl, že projekt podporuje z pozadí, jeho pozice není prioritou.