論文の概要: Jr. AI Scientist and Its Risk Report: Autonomous Scientific Exploration from a Baseline Paper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04583v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 17:37:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.536787
• Title: Jr. AI Scientist and Its Risk Report: Autonomous Scientific Exploration from a Baseline Paper
• Title（参考訳）: Jr. AIサイエンティストとそのリスクレポート:ベースライン論文からの自律的な科学的探索
• Authors: Atsuyuki Miyai, Mashiro Toyooka, Takashi Otonari, Zaiying Zhao, Kiyoharu Aizawa,
• Abstract要約: Jr. AI Scientistは、初心者の学生研究者のコア研究ワークフローを模倣した最先端の自律AI科学者システムである。 その限界を分析し、改善のための新しい仮説を定式化し、厳密な実験を通じてそれらを検証し、結果と共に論文を書く。 評価のために、AIによる科学的貢献に特化した会場であるAgents4ScienceにAIレビュアー、著者主導の評価、提出を用いた自動評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.009743151474638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the current capabilities and risks of AI Scientist systems is essential for ensuring trustworthy and sustainable AI-driven scientific progress while preserving the integrity of the academic ecosystem. To this end, we develop Jr. AI Scientist, a state-of-the-art autonomous AI scientist system that mimics the core research workflow of a novice student researcher: Given the baseline paper from the human mentor, it analyzes its limitations, formulates novel hypotheses for improvement, validates them through rigorous experimentation, and writes a paper with the results. Unlike previous approaches that assume full automation or operate on small-scale code, Jr. AI Scientist follows a well-defined research workflow and leverages modern coding agents to handle complex, multi-file implementations, leading to scientifically valuable contributions. For evaluation, we conducted automated assessments using AI Reviewers, author-led evaluations, and submissions to Agents4Science, a venue dedicated to AI-driven scientific contributions. The findings demonstrate that Jr. AI Scientist generates papers receiving higher review scores than existing fully automated systems. Nevertheless, we identify important limitations from both the author evaluation and the Agents4Science reviews, indicating the potential risks of directly applying current AI Scientist systems and key challenges for future research. Finally, we comprehensively report various risks identified during development. We hope these insights will deepen understanding of current progress and risks in AI Scientist development.
• Abstract（参考訳）: AIサイエンティストシステムの現在の能力とリスクを理解することは、学術エコシステムの完全性を維持しながら、信頼できる、持続可能なAI駆動の科学的進歩を保証するために不可欠である。 この目的のために、我々はJrを開発する。 AI Scientistは最先端の自律型AI科学者システムで、初心者の研究者のコア研究ワークフローを模倣している。人間のメンターのベースライン論文が与えられたら、その限界を分析し、改善のための新しい仮説を定式化し、厳格な実験を通じてそれらを検証し、結果に関する論文を書く。 完全な自動化を前提とするか、小規模コードで運用する従来のアプローチとは違って、Jr。 AI Scientistは、明確に定義された研究ワークフローに従い、現代的なコーディングエージェントを活用して、複雑なマルチファイル実装を処理することで、科学的に価値のあるコントリビューションにつながっている。 評価のために、AIによる科学的貢献に特化した会場であるAgents4ScienceにAIレビュアー、著者主導の評価、提出を用いた自動評価を行った。 結果は、Jr であることを示している。 AI Scientistは、既存の完全自動化システムよりも高いレビュースコアを受けた論文を生成する。 それにもかかわらず、著者の評価とエージェント4Scienceレビューの両方から重要な制限を特定し、現在のAIサイエンティストシステムを直接適用する潜在的なリスクと将来の研究における重要な課題を示す。 最後に、開発中に特定される様々なリスクを包括的に報告する。 これらの洞察が、AIサイエンティスト開発における現在の進歩とリスクの理解を深めることを期待しています。

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