ドーレン国家研究所（ORNL）のロブ・ムーア所長は、人工知能（AI）と自動化が科学研究の自律化を推進する重要性について解説しました。元海軍潜水艦艇乗務員で機械工学者であるムーア氏は、2019 年に ORNL に入所後、量子材料の研究に従事。その経験から、材料発見を加速するため AI の活用を提案し、現在は研究の自律的プロセスを可能にする「INTERSECT」や次世代イニシアチブ「Labs of the Future（LOTF）」を率いています。これらの取り組みは、世界で最も強力な科学プラットフォームを構築するドーレンの「ジェネシス・ミッション」の達成に寄与することを目指しています。ムーア氏は、近年の大型言語モデル（LLM）の急速な発展により、科学分野で信頼性の高い情報が即座に提供される新たな時代に入ったと指摘。しかし、AI エージェントが時に事実と異なる情報を出す「ハルシネーション」の問題があり、科学者が社会に提示する情報は正確性、信頼性、再現性を保証する責任があるため、その厳格な検証が不可欠であると強調しました。AI が人類を上回る点としては、膨大なデータからの相関関係の迅速な抽出、仮説の生成、実験計画の立案などが挙げられ、これにより科学的研究の加速が図れます。当初は科学分野への直接的な影響が注目されていませんでしたが、AI が人間の認知タスクを支援し、複雑な長期課題の解決に向けて人間の時間をより本質的な研究に充てることで、科学の進展を劇的に変えることが明らかになっています。自動化と自律性の違いについて、自動化は特定のタスクを反復的に実行するものであり、自律性には意思決定能力が不可欠です。現在の AI を用いた自律システムでは、AI が情報を分析して次の実験ステップを決定し、人間は監督・助言役として関わる形が理想とされます。例えば、原子構造を自動で分類する 4D 電子顕微鏡のようなツールは自動化の事例ですが、自律性は「興味深い現象を見つけて深く掘り下げる」という意思決定を含みます。これが、単なるタスク実行と、科学的発見をリードする自律的な研究への違いです。