이 논문은 과학 실천 자동화의 범위를 평가하고 최근 접근법을 평가합니다. 또한 다음과 같은 관점을 논의합니다: 과학 실천 자동화를 위한 가장 큰 기회는 어디에 있는가? 과학 실천 자동화의 현재 병목 현상은 무엇인가? 과학 실천 자동화의 중요한 윤리적 및 실용적 결과는 무엇인가?
자동화의 동기, 직면한 장애물, 그리고 그 영향을 논의함으로써, 이 논문은 연구자, 정책 입안자 및 이해관계자들이 급속도로 발전하는 자동화된 과학 실천의 경계를 탐색하도록 초대합니다.
자동화는 과학 실천의 다양한 측면을 변화시켜왔습니다. 가설 생성, 실험 설계, 데이터 수집, 통계적 추론 및 모델 발견과 같은 영역에서 자동화 접근법이 발전했습니다. 이러한 접근법은 데이터 가용성 및 알고리즘 발전에 힘입어 발전했습니다.
그러나 자동화에는 한계가 있습니다. 입력 데이터의 가용성 및 품질, 알고리즘의 계산 복잡성, 필요한 하드웨어의 복잡성, 그리고 과학 과제의 주관성 등이 자동화를 제한하는 요인입니다. 이러한 요인들은 자동화가 특정 영역에 집중되도록 하며, 기초 과학 분야에서는 여전히 많은 과제가 남아있습니다.
미래에는 데이터 수집, 표준화 및 공유의 발전, 데이터 주도 및 지식 주도 발견의 통합, 그리고 생성 AI 및 대규모 언어 모델의 활용 등을 통해 과학 실천 자동화의 범위가 확장될 것으로 기대됩니다. 그러나 이러한 발전은 실용적 및 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 자동화된 시스템의 편향, 가치 정렬 및 책임 문제 등이 주요 고려사항입니다.
결과적으로, 과학 실천의 자동화는 단순한 양적 변화가 아닌 과학 수행 방식의 근본적 변화를 가져올 수 있습니다. 이는 연구자, 정책 입안자 및 이해관계자들이 협력하여 이 급속도로 발전하는 영역을 탐색할 것을 요구합니다.
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by Sebastian Mu... às arxiv.org 09-11-2024
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