AI for Open Science: A Multi-Agent Perspective for Ethically Translating Data to Knowledge

要約

科学のための AI (AI4Science)、特に自動運転ラボの形態では、人間の関与を脇に置き、より広範なコミュニティ内での科学的発見を妨げる可能性があります。
これまでの研究は、AI アプリケーションの責任ある展開の確保、セキュリティの強化、解釈可能性の確保に焦点を当ててきましたが、AI4Science の発見におけるオープン性の促進も慎重に検討する必要があると提案しています。
このペーパーでは、単一の組織単位ではなく科学事業全体でオープンな知識の翻訳を最大化するという中心原則を備えた AI4Science のマルチエージェント拡張として、AI for Open Science (AI4OS) の概念を紹介します。
私たちは、知識発見とデータ マイニング (KDD) の確立された原則を使用して、AI4OS に関する言語を形式化します。
次に、AI4Science システムに組み込まれた知識変換の 3 つの原則的な段階について説明し、AI4OS の代替案を生み出すためにオープン性を適用できる具体的なポイントについて詳しく説明します。
最後に、AI4OS の重要性を強調する裏付けとなる倫理的議論とともに、AI4OS を評価するための理論的指標を策定します。
私たちの目標は、AI4OS に注目を集めることで、AI4 サイエンス (自動運転ラボなど) の当然の結果が開発者だけでなく社会全体にとっても利益となることを保証できることです。

要約(オリジナル)

AI for Science (AI4Science), particularly in the form of self-driving labs, has the potential to sideline human involvement and hinder scientific discovery within the broader community. While prior research has focused on ensuring the responsible deployment of AI applications, enhancing security, and ensuring interpretability, we also propose that promoting openness in AI4Science discoveries should be carefully considered. In this paper, we introduce the concept of AI for Open Science (AI4OS) as a multi-agent extension of AI4Science with the core principle of maximizing open knowledge translation throughout the scientific enterprise rather than a single organizational unit. We use the established principles of Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) to formalize a language around AI4OS. We then discuss three principle stages of knowledge translation embedded in AI4Science systems and detail specific points where openness can be applied to yield an AI4OS alternative. Lastly, we formulate a theoretical metric to assess AI4OS with a supporting ethical argument highlighting its importance. Our goal is that by drawing attention to AI4OS we can ensure the natural consequence of AI4Science (e.g., self-driving labs) is a benefit not only for its developers but for society as a whole.

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