가정할 수 있는 인공지능 과학자들 방향: LLM agent에 대한 가설 진화 프로토콜

AI를 통해 과학적 발견을 추진하는 데 중요한 역할을 하는 대규모 언어 모델(LLM) agent의 역할은 점점 더 높아지고 있다. 광범위한 지식, 유연한 추론, 도구 사용과 같은 장비를 갖춘 이들은 과학적 문제를 해결하기 위해 자율적으로 탐구하고 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그들은 가설을 제안하고, 그들을 검증하고, 증거에 따라 믿음의 개선을 반복적으로 수행할 수 있다. 그러나 현재 agent에서는 이러한 가설, 검증, 믿음의 업데이트와 같은 정보는 구조화되지 않은 로그에 묻혀 있으며, agent 또는 인간 연구자가 그 과정을 감사하는 어떠한 메커니즘도 없다. 여기서 우리는 가설 진화 프로토콜(HEP, Hypothesis Evolution Protocol)을 제안한다. 이 프로토콜은 가설 생성, 평가, 진화와 같은 명시적이고 감사 가능한 연산을 제공하는 agent의 장치이다. 재료 과학 연구 과제에서 HEP 장착된 agent는 계획 스타일 agent가 부족한 가설-검증-증거-믿음의 사이클을 작동시키고, 연구 질문을 일반화시키며, 프로토콜을 더 완전히 활용할 수 있다. 이 결과는 감사 가능한 AI 과학자가 과학적 추론을 검사, 검증, 확장할 수 있게 해주는 과학적 발견의 새로운 단계를 열었다.