AI科學家助手：LLM4SD加速科學發現的新利器

在《Nature Machine Intelligence》期刊上，由澳洲蒙納許大學研究團隊領軍開發了一款生成式AI工具，名為LLM4SD（大型語言模型用於科學發現）。這款AI系統不僅能模擬科學家的研究步驟，更能加速科學發現的程序。LLM4SD是一個互動式的大型語言模型工具，能夠執行科學研究的基本步驟，例如從文獻中擷取有用資訊，並透過資料分析提出假設。這款工具不僅免費，更是開源軟體，讓全球研究人員都能自由使用。

與現有的科學驗證工具不同，LLM4SD不僅能提供分析結果，還能解釋其推理過程，這項功能在當前許多工具中並未具備。研究團隊在四個不同科學領域（生理學、物理化學、生物物理學和量子力學）中，針對58項與分子特性相關的研究任務進行測試，結果顯示LLM4SD表現優異。例如，在預測材料設計中關鍵的量子特性時，其準確率提升了高達48%。

研究的主要共同作者之一，蒙納許大學資訊科技學院資料科學與AI系的博士生鄭奕臻表示：「就像ChatGPT能寫文章或解決數學問題，我們的LLM4SD工具能閱讀數十年的科學文獻，並分析實驗資料來預測分子的行為。例如，它能回答『這種藥物能否穿越大腦的保護屏障？』或『這種化合物會溶於水嗎？』等問題。」鄭奕臻進一步指出：「除了超越現有如『黑盒子』般的驗證工具，這套系統還能用簡單的規則解釋其分析過程、預測和結果，這有助於科學家信任並根據其洞察採取行動。」

另一位共同作者，蒙納許大學資料科學與AI系與蒙納許藥物科學研究所的博士生Huan Yee Koh，以及格里菲斯大學資訊與通訊技術學院的博士生Jiaxin Ju，也強調了LLM4SD的獨特價值。Ju表示：「LLM4SD並非取代傳統的機器學習模型，而是透過整合知識並生成可解釋的說明來增強它們。」Koh補充道：「這種方法確保了AI驅動的預測在不同科學領域中仍能保持可靠且易於理解。」

蒙納許大學資訊科技學院的資料科學與AI專家、研究共同作者Geoff Webb教授指出，LLMs能準確模擬科學發現的關鍵技能，包括從文獻中整合知識並透過資料解讀提出假設。Webb教授表示：「我們已經完全進入生成式AI的時代，需要盡可能利用這項技術來推動科學進步，同時確保其開發過程符合倫理。這款工具有望使藥物發現過程更簡單、快速且準確，並成為全球各領域科學家的強大研究助手。」

格里菲斯大學資訊與通訊技術學院的資料探勘與機器學習專家、ARC未來研究員Shirui Pan教授也對LLM4SD的潛力表示認同。Pan教授說：「像LLM4SD這樣的模型能迅速整合數十年的先前知識，並從資料中發現可能未被廣泛報導的新模式。我們認為這是加速研發過程及其他領域的關鍵進展。」

LLM4SD的問世，不僅為科學研究帶來了新的可能性，更開啟了AI與科學家協作的嶄新篇章。這款工具將如何改變未來的科學發現？讓我們拭目以待。