Advancing the Scientific Method with Large Language Models: From Hypothesis to Discovery
Created by
Haebom
저자
Yanbo Zhang, Sumeer A. Khan, Adnan Mahmud, Huck Yang, Alexander Lavin, Michael Levin, Jeremy Frey, Jared Dunnmon, James Evans, Alan Bundy, Saso Dzeroski, Jesper Tegner, Hector Zenil
개요
본 논문은 최근 과학 분야에 대한 AI의 공헌을 인정하는 노벨상 수상을 배경으로, 대규모 언어 모델(LLM)이 과학 연구의 생산성 향상과 과학적 방법론 재편을 통해 과학 연구를 변혁시키고 있음을 다룹니다. LLM은 현재 화학 및 생물학 분야를 중심으로 실험 설계, 데이터 분석 및 워크플로우에 활용되고 있지만, 환각(hallucination) 및 신뢰성과 같은 문제점도 존재합니다. 논문에서는 LLM이 과학적 방법론을 재정의하는 방식을 검토하고, 가설 검증부터 발견에 이르기까지 과학적 주기의 다양한 단계에서의 잠재적 응용 분야를 탐구합니다. LLM이 관련성 있고 효과적인 창의적 엔진 및 생산성 향상 도구로 기능하려면 인간의 과학적 목표와 협력 및 일치를 통해 과학적 프로세스의 모든 단계에 LLM을 심층적으로 통합하고 명확한 평가 지표를 설정해야 함을 결론짓습니다. AI 기반 과학으로의 전환은 창의성, 감독 및 책임에 대한 윤리적 질문을 제기하며, 신중한 지침을 통해 LLM이 과학 분야 전반에서 책임감 있고 효과적으로 혁신적인 돌파구를 이끄는 창의적 엔진으로 발전할 수 있지만, 과학계는 '추론'과의 연관성(현재는 대부분 부당)을 대가로 인간의 탐구만으로는 접근할 수 없는 가설 및 해결책 영역을 탐구할 잠재력을 얻더라도, 과학을 추진하는 데 얼마나 많은 부분을 LLM에 맡길지 결정해야 합니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
LLM이 과학 연구의 생산성을 향상시키고 과학적 방법론을 재편할 수 있는 잠재력을 보여줌.
◦
LLM의 과학적 주기 전반에 걸친 통합을 통해 새로운 발견과 혁신을 이끌어낼 수 있음.
◦
LLM을 효과적으로 활용하기 위한 명확한 평가 지표 및 윤리적 고려 사항 마련의 중요성 강조.