본 논문은 물리학 연구에서 점차 중요해지는 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성과 해석 가능성 문제를 해결하기 위한 새로운 프레임워크를 제시한다. AI와 인간 과학자 간의 협업을 추론 모듈, 해석 모듈, AI-과학자 상호작용 모듈의 세 가지 모듈 간의 역동적인 상호작용으로 개념화한다. 기존 연구에서 다루지 않았던 해석 모듈을 도입하여 AI가 생성한 결과물에 대한 이해도를 높이고, 요약, 모델 구축, UI 구축, 테스트 등의 특수 에이전트를 통해 LLM 출력을 물리적으로 기반을 둔 프레임워크 내에서 더 해석 가능한 과학 모델을 구축한다. 사례 연구를 통해 제시된 접근 방식이 투명성을 높이고, 검증을 용이하게 하며, 과학적 발견에서 AI 증강 추론을 강화함을 보여준다.
