Según Deep Tide TechFlow, el 31 de diciembre, el cofundador de Mechanism Capital, Andrew Kang, publicó que la combinación de IA y tecnología criptográfica presenta oportunidades revolucionarias para la revisión de artículos de investigación. El proyecto criptográfico @yesnoerror está desarrollando un modelo de IA para revisar 90 millones de artículos de investigación, habiendo revisado hasta ahora más de 1700 artículos, encontrando una tasa de error de aproximadamente 3-4%. La IA puede completar en semanas un trabajo de procesamiento de literatura que requeriría 45,000 años persona, a un costo que es solo el 1% de la auditoría manual tradicional (aproximadamente 5.4 mil millones de dólares), alrededor de 30 millones de dólares.
Kang señaló que el proyecto está desarrollando un modelo para evaluar la calidad de los artículos, generando una puntuación de calidad estandarizada para cada artículo, teniendo en cuenta factores como la metodología, la lógica y la integridad de los datos. Esto ayudará a distinguir artículos de alta calidad y podría fomentar una mejor investigación científica mediante la creación de clasificaciones de universidades e instituciones de investigación. Además, se espera que este modelo de IA revolucione el proceso de revisión por pares, lo que podría eventualmente reemplazar la revisión manual. Kang indicó que ha estado apoyando la operación del proyecto tras bambalinas, y que su puesto no es lo más importante.