論文の概要: Advancing the Scientific Method with Large Language Models: From Hypothesis to Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16477v1
• Date: Thu, 22 May 2025 10:05:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.212805
• Title: Advancing the Scientific Method with Large Language Models: From Hypothesis to Discovery
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる科学的手法の進化:仮説から発見まで
• Authors: 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,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は科学的方法を変えて科学的研究を変革している。 LLMは、特に化学や生物学において、実験的な設計、データ分析、生産性の向上に関与している。 AI駆動科学への移行は、創造性、監視、責任に関する倫理的な疑問を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.888956949646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent Nobel Prizes recognising AI contributions to science, Large Language Models (LLMs) are transforming scientific research by enhancing productivity and reshaping the scientific method. LLMs are now involved in experimental design, data analysis, and workflows, particularly in chemistry and biology. However, challenges such as hallucinations and reliability persist. In this contribution, we review how Large Language Models (LLMs) are redefining the scientific method and explore their potential applications across different stages of the scientific cycle, from hypothesis testing to discovery. We conclude that, for LLMs to serve as relevant and effective creative engines and productivity enhancers, their deep integration into all steps of the scientific process should be pursued in collaboration and alignment with human scientific goals, with clear evaluation metrics. The transition to AI-driven science raises ethical questions about creativity, oversight, and responsibility. With careful guidance, LLMs could evolve into creative engines, driving transformative breakthroughs across scientific disciplines responsibly and effectively. However, the scientific community must also decide how much it leaves to LLMs to drive science, even when associations with 'reasoning', mostly currently undeserved, are made in exchange for the potential to explore hypothesis and solution regions that might otherwise remain unexplored by human exploration alone.
• Abstract（参考訳）: 最近のノーベル賞は、AIによる科学への貢献を認識しており、Large Language Models(LLMs)は、生産性の向上と科学的手法の再構築によって科学研究を変革している。 LLMは現在、特に化学や生物学において、実験的な設計、データ分析、ワークフローに関与している。 しかし、幻覚や信頼性などの課題は続いている。 本稿では,Large Language Models (LLMs) が科学的手法を再定義し,仮説テストから発見まで,科学的サイクルのさまざまな段階にわたってその可能性を探究する。 LLMが関連性があり効果的な創造エンジンや生産性向上剤として機能するためには、その科学的プロセスのあらゆるステップへの深い統合は、人間の科学的目標と協調し、明確な評価指標によって追求されるべきである、と結論付けている。 AI駆動科学への移行は、創造性、監視、責任に関する倫理的な疑問を提起する。 注意深いガイダンスによって、LLMは創造的なエンジンへと進化し、科学の分野にまたがる革新的なブレークスルーを効果的に推進することができる。 しかし、科学界は科学を推し進めるためにLLMにどれほどの量を残しているかも決めなければならないが、現在ほとんど保存されていない「推論」との関連は、人間の探索だけでは探索されないかもしれない仮説や解領域を探索する可能性と引き換えに作られたものである。

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