論文の概要: The Evolving Role of Large Language Models in Scientific Innovation: Evaluator, Collaborator, and Scientist
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11810v1
- Date: Wed, 16 Jul 2025 00:11:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.18729
- Title: The Evolving Role of Large Language Models in Scientific Innovation: Evaluator, Collaborator, and Scientist
- Title（参考訳）: 科学革新における大規模言語モデルの役割--評価者・協力者・科学者
- Authors: Haoxuan Zhang, Ruochi Li, Yang Zhang, Ting Xiao, Jiangping Chen, Junhua Ding, Haihua Chen,
- Abstract要約: 科学革新は、LLM(Large Language Models)の急速な進歩によって、パラダイムシフトが進んでいる。
本調査では,3つの階層レベル – 評価,コラボレーション,科学者 – にまたがる科学革新におけるLLMの役割を,包括的に分類する枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7803247326675162
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific innovation is undergoing a paradigm shift driven by the rapid advancement of Large Language Models (LLMs). As science faces mounting challenges including information overload, disciplinary silos, and diminishing returns on conventional research methods, LLMs are emerging as powerful agents capable not only of enhancing scientific workflows but also of participating in and potentially leading the innovation process. Existing surveys mainly focus on different perspectives, phrases, and tasks in scientific research and discovery, while they have limitations in understanding the transformative potential and role differentiation of LLM. This survey proposes a comprehensive framework to categorize the evolving roles of LLMs in scientific innovation across three hierarchical levels: Evaluator, Collaborator, and Scientist. We distinguish between LLMs' contributions to structured scientific research processes and open-ended scientific discovery, thereby offering a unified taxonomy that clarifies capability boundaries, evaluation criteria, and human-AI interaction patterns at each level. Through an extensive analysis of current methodologies, benchmarks, systems, and evaluation metrics, this survey delivers an in-depth and systematic synthesis on LLM-driven scientific innovation. We present LLMs not only as tools for automating existing processes, but also as catalysts capable of reshaping the epistemological foundations of science itself. This survey offers conceptual clarity, practical guidance, and theoretical foundations for future research, while also highlighting open challenges and ethical considerations in the pursuit of increasingly autonomous AI-driven science. Resources related to this survey can be accessed on GitHub at: https://github.com/haoxuan-unt2024/llm4innovation.
- Abstract（参考訳）: 科学革新は、LLM(Large Language Models)の急速な進歩によって、パラダイムシフトが進んでいる。
科学は、情報過負荷、学際的なサイロ、従来の研究手法でのリターンの減少といった課題に直面しているため、LSMは科学的なワークフローの強化だけでなく、イノベーションプロセスへの参加や、潜在的に先導する能力を持つ強力なエージェントとして出現している。
既存の調査は主に科学的研究や発見における様々な視点、フレーズ、タスクに焦点を当てているが、LLMの変革的ポテンシャルと役割の分化を理解するには限界がある。
本調査では,3つの階層レベル – 評価,コラボレーション,科学者 – にまたがる科学革新におけるLLMの役割を,包括的に分類する枠組みを提案する。
我々は、構造化された科学的研究プロセスとオープンな科学的発見へのLLMの貢献を区別し、各レベルで能力境界、評価基準、人間とAIの相互作用パターンを明らかにする統一された分類法を提供する。
この調査は、現在の方法論、ベンチマーク、システム、評価メトリクスの広範な分析を通じて、LLM駆動の科学革新に関する詳細な、体系的な合成を提供する。
我々は,LLMを既存のプロセスを自動化するツールとしてだけでなく,科学自体の認識論的基盤を再構築できる触媒として提示する。
この調査は、将来の研究のための概念的明確性、実践的ガイダンス、理論的基礎を提供すると同時に、ますます自律的なAI駆動科学の追求におけるオープンな課題と倫理的考察を強調している。
この調査に関連するリソースはGitHubで、https://github.com/haoxuan-unt2024/llm4innovation.comでアクセスすることができる。
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