人工知能：AI研究のエンド・ツー・エンド自動化に向けて
Nature 651, 8107 doi: 10.1038/s41586-026-10265-5
科学の自動化は、人工知能（AI）研究における長年の大きな目標である。科学コミュニティーは、科学プロセスの個々の構成要素の自動化については大きな進展を成し遂げているものの、構想から出版までの研究ライフサイクル全体を自律的にナビゲートするシステムの達成にはまだ至っていない。今回我々は、科学プロセス全体をエンド・ツー・エンドで自動化するパイプラインを提示する。我々が提示する「The AI Scientist」は、研究アイデアを創成し、コードを書き、実験を実行し、データのプロットと分析を行い、科学論文の原稿全体を執筆し、それに対する査読さえ実行する。そのアイデア、実行、そしてプレゼンテーションの質は十分なもので、このAIシステムによって生成された原稿は、トップクラスの機械学習会議のワークショップに向けた一次査読を通過した。このワークショップの採択率は70％であった。我々のシステムは、複雑なエージェントシステム内で現代的な基盤モデルを活用している。我々は、The AI Scientistを、特定の主題に関する研究を実行するための手始めの骨組みとして、人間が提供したコードテンプレートを使用する「フォーカスモード」と、より広範な科学的探求に向けたエージェント型検索を活用する、テンプレートのない「オープンエンドモード」という2つの設定で評価した。どちらの設定も、多様なアイデアを生成し、それらを自動的に検証、報告、評価した。この成果は、科学的な貢献をするAI能力の向上を実証するものであり、研究の進め方におけるパラダイムシフトの可能性を意味している。影響力の大きい他の新技術と同様に、査読システムへの過度の負担や、科学文献への雑音の増加など、重大な危険性は存在し得る。しかし、責任のある開発がなされるならば、このような自律的システムは科学的発見を大いに加速させる可能性がある。
