[5L1-OS-30] 進化するAIサイエンティスト

10:00 〜 10:15

[5L1-OS-30-05] 進化するAIサイエンティストのメタデータ分析と展望

〇神楽坂 やちま¹ (1. 東京大学)

キーワード：

AIサイエンティスト、自己進化エージェント、LLM、再帰的自己改善、AI for Science

LLM（Large Language Models）は急速な発展をいまだ継続しており，複数の指標でも一貫したトレンドラインが見られている．これはAIサイエンティスト（AI scientists: LLMエージェント等を用いたエンドツーエンドな科学の自動化）や自己進化エージェント（self-evolving agents）の性能を底上げし，アカデミア全体の大規模な自動化や再帰的自己改善（ recursive self - improvement ）による種々の重大な問題の引き金となる可能性がある．
これらの重要な分野の現状を新たな切り口から把握するため，本研究では論文のメタデータ等を用いた定量的な分析を行った．論文数や被引用数は増加傾向にあることが確認された．次にタスク対ドメインのマトリクス図を用いたところ，仮説生成や先行研究調査の応用領域，あるいは数学や物理学全般が未開拓な傾向にあった．加えて，各論文の展望の欄を抽出して集計した．これにより，仮説生成においては検証や厳密さより高度な推論・アーキテクチャが優先される傾向にあることなどが判明した．なお本研究の関連資料や更新等は， http://yati.ma/scimeta-quant/ で公開予定である．