본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 학제 간 연구에 통합하기 위한 로드맵을 제시한다. LLM의 환각, 편향, 잠재적 피해에 대한 우려에도 불구하고, LLM이 연구 과정을 변혁시키는 강력한 AI 도구임을 강조하며, LLM의 강점과 약점을 명확히 이해하여 효과적이고 책임감 있는 사용을 보장하는 것이 중요하다고 주장한다. 특히, 효과적인 의사소통, 지식 전달, 다양한 분야 간의 협업이 필수적인 학제 간 연구에서 LLM의 활용 방안을 제시하며, HIV 재반등 역학 모델링을 통한 계산 생물학 사례 연구를 통해 LLM(ChatGPT)과의 반복적인 상호 작용이 학제 간 협업과 연구를 어떻게 촉진하는지 보여준다. LLM을 인간 중심의 프레임워크 내에서 보조 도구로 사용하는 것이 가장 효과적이라고 주장하며, 책임감 있는 LLM 사용이 혁신적인 학제 간 연구를 강화하고 과학적 발견을 크게 가속화할 것이라고 전망한다.
