AIによる研究支援が高度になるほど、モデル性能だけでなく、推論コストと検証に必要な人手の配分が重要になります。
何が起きたのか
科学向けAIエージェントに関する最近の議論では、仮説生成の加速と検証資源の制約が同時に指摘されています。
主要な論点
AIはアイデアの供給量を増やせますが、実験、評価、意思決定の能力を同時に増やさなければ成果は詰まります。
影響
R&D投資では、AIツールの導入効果を、研究速度だけでなく検証負荷も含めて測る必要があります。
注意点
研究領域ごとに必要な検証方法は異なり、共通の指標だけでは判断できません。