AI-Scientist: 科学研究の自動化とその未来

AI技術と科学研究の革新

Arxiv上の論文における AI 生成の増加

• 2019年以降、Arxiv上の論文13,000本を分析した結果、AI生成の論文が増加傾向にあることが明らかになりました。特に2022年11月のChatGPTの登場以降、AI生成の論文の割合が3.61%から6.22%に急増しています。この傾向は、ChatGPTなどのAIライティングツールの普及が論文執筆に大きな影響を与えていることを示唆しています。分野別に見ると、コンピューターサイエンス分野でAI生成の論文が特に多くなっています。論文のオリジナリティや学術的な誠実性を維持することが課題となっています。自動生成システムによる偏りや不正確さが懸念されます。Originality.aiのAI検出ツールを使って、13,000本の論文のAI生成率を分析しました。

AI チャットボットが科学出版界に浸透

• 2023年に発表された論文の1%にAIチャットボットの関与が疑われるという分析結果が示されています。研究者がChatGPTやその他の人工知能チャットボットを使って科学論文を生成しているようです。これは明らかな懸念事項で、論文に人工知能特有のフレーズが含まれているのが発見されています。研究者らの分析によると、少なくとも60,000本の論文、つまり全世界の科学論文の1%以上がAIランゲージモデルを使って書かれた可能性があります。コンピューター科学の分野に限ると、最近の論文の17.5%にAI生成の痕跡が見られたという調査結果もあります。AI チャットボットが科学出版界に浸透

人工知能時代の科学的発見

• 人工知能(AI)は、研究を補完・加速させるために科学的発見に組み込まれつつあります。AIは仮説生成、実験設計、大規模データの収集・解釈を支援し、従来の科学的手法では得られなかった洞察を提供します。自己教師学習は大量の教師なしデータを使って学習を行い、幾何学的深層学習は科学データの構造を活用してモデルの精度と効率を高めます。生成的AIは、画像やシーケンスなどの多様なデータを分析して小分子医薬品やタンパク質を設計できます。これらの手法は科学的プロセス全体で活用でき、データの品質や管理の課題など、依然として解決すべき課題もあります。
  nature.com

AI-Scientistの技術的背景と目標

技術的背景

目標

1. 基盤モデルの自動生成: 特定のアプリケーション領域に適した能力を持つ基盤モデルの開発を自動化することを目指しています。これにより、個別のモデルを訓練するだけでなく、基盤モデル自体を自動的に生成する仕組みを作ることを目標としています。
2. 効率的なAI開発: 進化的手法を使用することで、バックプロパゲーションを使わずに、コストをかけずに高性能な基盤モデルを生成することを目指しています。これは、現在の高コストなモデル開発のパラダイムに挑戦するものです。
3. 研究プロセスの完全自動化:

   sakana.ai

   というシステムを開発し、研究アイデアの生成から実験の実行、結果の要約、論文の執筆、査読まで、研究プロセス全体を自動化することを目指しています。
4. 研究の民主化と科学的進歩の加速: 1論文あたり約15ドルのコストで研究を行うことができるシステムを開発し、研究の民主化と科学的進歩の加速を目指しています。
5. 日本向け基盤モデルの開発: 日本向けの強力な基盤モデル（EvoLLM-JP、EvoVLM-JP、EvoSDXL-JP）を開発し、Hugging FaceとGitHubで公開しています。これにより、日本におけるAI開発の加速に貢献することを目指しています。

AIによる科学研究の倫理的課題

Ex-Google研究者がGenerative AI「Swarm」スタートアップ「Sakana AI」を立ち上げる

Sakana AIのアプローチ

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