論文の概要: Autonomous LLM-driven research from data to human-verifiable research papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17605v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 23:15:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 20:10:08.319753
- Title: Autonomous LLM-driven research from data to human-verifiable research papers
- Title（参考訳）: 自律型LCM駆動型データから人間検証研究論文へ
- Authors: Tal Ifargan, Lukas Hafner, Maor Kern, Ori Alcalay, Roy Kishony,
- Abstract要約: 完全なステップワイズプロセスを通じてインタラクションをガイドする自動化プラットフォームを構築しています。
注釈付きデータのみを提供するモードでは、データペーパーは仮説を立て、計画を立て、分析コードを書き、解釈し、結果を生成し、解釈した。
我々は、トレーサビリティ、透明性、妥当性を高めながら、AIによる科学的発見の加速の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As AI promises to accelerate scientific discovery, it remains unclear whether fully AI-driven research is possible and whether it can adhere to key scientific values, such as transparency, traceability and verifiability. Mimicking human scientific practices, we built data-to-paper, an automation platform that guides interacting LLM agents through a complete stepwise research process, while programmatically back-tracing information flow and allowing human oversight and interactions. In autopilot mode, provided with annotated data alone, data-to-paper raised hypotheses, designed research plans, wrote and debugged analysis codes, generated and interpreted results, and created complete and information-traceable research papers. Even though research novelty was relatively limited, the process demonstrated autonomous generation of de novo quantitative insights from data. For simple research goals, a fully-autonomous cycle can create manuscripts which recapitulate peer-reviewed publications without major errors in about 80-90%, yet as goal complexity increases, human co-piloting becomes critical for assuring accuracy. Beyond the process itself, created manuscripts too are inherently verifiable, as information-tracing allows to programmatically chain results, methods and data. Our work thereby demonstrates a potential for AI-driven acceleration of scientific discovery while enhancing, rather than jeopardizing, traceability, transparency and verifiability.
- Abstract（参考訳）: AIが科学的発見を加速することを約束しているため、完全なAI駆動型研究が可能であるか、透明性、トレーサビリティ、検証可能性といった重要な科学的価値に準拠できるかどうかは不明だ。
人間の科学的実践を模倣して、私たちは、完全な段階的な研究プロセスを通じて、LLMエージェント間のインタラクションをガイドする自動化プラットフォームであるData-to-paperを構築しました。
自動操縦モードでは、注釈付きデータだけで、データ・ツー・ペーパーの仮説を立て、研究計画を設計し、分析コードを書き、デバッグし、結果を生成して解釈し、完全な情報追跡可能な研究論文を作成した。
研究の新規性は比較的限られていたが、このプロセスはデータからデ・ノボの定量的洞察を自律的に生成することを示した。
単純な研究目的のために、完全に自律的なサイクルは、80～90%の誤差を伴わずにピアレビューされた出版物を再カプセル化する原稿を作成することができるが、目標の複雑さが増大するにつれて、人間の共同操縦は精度を測るために重要になる。
プロセス自体を超えて、作成された原稿も本質的に検証可能であり、情報追跡によって結果、方法、データをプログラム的に連鎖することができる。
我々の研究は、危険、トレーサビリティ、透明性、検証可能性ではなく、AIによる科学的発見の加速の可能性を示している。
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