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LLM 에이전트가 자율 연구 과정에서 유사과학을 생성하고 확산할 위험을 측정하기 위한 벤치마크인 PseudoBench를 소개합니다. 실험 결과, 현재의 최첨단 에이전트들은 유사과학적 주장에 대한 저항력이 매우 낮아 과학적 정렬이 시급함을 보여줍니다.
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원문 바로가기Large Language Model (LLM) 기반 에이전트들이 자율적인 과학 연구 분야에 진입함에 따라, 유사과학 (pseudoscience)에 저항하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그렇지 않으면, 이러한 시스템들은 그럴듯해 보이지만 오해를 불러일으키는 연구를 빠르게 생성하여 학술 문헌을 오염시키고 과학에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 우리는 에이전트 기반 자동 연구 (agentic auto-research) 시스템이 유사과학적 서사를 식별하고 저항할 수 있는지 평가하기 위한 적대적 벤치마크 (adversarial benchmark)인 PseudoBench를 제시합니다. PseudoBench는 5개 영역에 걸쳐 선별된 200개의 유사과학적 주장-증거 쌍을 포함하며, 실험부터 작성에 이르는 엔드 투 엔드 (end-to-end) 연구 파이프라인을 통해 에이전트를 평가합니다. 7개의 최첨단 (state-of-the-art) 에이전트를 테스트한 결과, 현재의 시스템들은 거부율이 거의 0%에 가깝고 저항력이 최대 27.4%에 불과하여, 유사과학적 전제와 일치하는 설득력 있는 보고서를 쉽게 생성한다는 것을 발견했습니다. 더 강력한 에이전트들은 유사과학을 더욱 정교한 과학적 언어로 포장하여 겉으로 보이는 신뢰성을 높일 위험이 있습니다. 이러한 발견은 유사과학을 조장할 수 있는 우려스러운 능력을 드러내며, 광범위한 배포 이전에 과학적 정렬 (scientific alignment)이 필요함을 시사합니다.