과학적 발견을 위한 파운데이션 모델: 패러다임 강화에서 패러다임 전환으로

Foundation Models for Scientific Discovery: From Paradigm Enhancement to Paradigm Transition

October 17, 2025

저자: Fan Liu, Jindong Han, Tengfei Lyu, Weijia Zhang, Zhe-Rui Yang, Lu Dai, Cancheng Liu, Hao Liu

cs.AI

초록

GPT-4와 AlphaFold와 같은 파운데이션 모델(FMs)은 과학 연구의 지형을 재편하고 있습니다. 가설 생성, 실험 설계, 결과 해석과 같은 작업을 가속화하는 것을 넘어, 이들은 더 근본적인 질문을 제기합니다: FMs는 기존의 과학적 방법론을 단순히 강화하고 있는 것인가, 아니면 과학이 수행되는 방식을 재정의하고 있는 것인가? 본 논문에서 우리는 FMs가 새로운 과학적 패러다임으로의 전환을 촉진하고 있다고 주장합니다. 우리는 이러한 진화를 설명하기 위해 세 단계의 프레임워크를 소개합니다: (1) 메타-과학적 통합, 여기서 FMs는 전통적 패러다임 내에서 워크플로우를 강화합니다; (2) 하이브리드 인간-AI 공동 창조, 여기서 FMs는 문제 정의, 추론, 발견에서 적극적인 협력자가 됩니다; 그리고 (3) 자율적 과학적 발견, 여기서 FMs는 최소한의 인간 개입으로 새로운 과학적 지식을 생성할 수 있는 독립적인 에이전트로 작동합니다. 이 렌즈를 통해 우리는 기존 과학적 패러다임 전반에 걸친 FMs의 현재 응용과 신흥 능력을 검토합니다. 또한, FM이 가능하게 한 과학적 발견의 위험과 미래 방향을 식별합니다. 이 입장 문서는 과학 커뮤니티가 FMs의 변혁적 역할을 이해하고 과학적 발견의 미래에 대한 성찰을 촉진하는 데 목적을 두고 있습니다. 우리 프로젝트는 https://github.com/usail-hkust/Awesome-Foundation-Models-for-Scientific-Discovery에서 확인할 수 있습니다.

English

Foundation models (FMs), such as GPT-4 and AlphaFold, are reshaping the landscape of scientific research. Beyond accelerating tasks such as hypothesis generation, experimental design, and result interpretation, they prompt a more fundamental question: Are FMs merely enhancing existing scientific methodologies, or are they redefining the way science is conducted? In this paper, we argue that FMs are catalyzing a transition toward a new scientific paradigm. We introduce a three-stage framework to describe this evolution: (1) Meta-Scientific Integration, where FMs enhance workflows within traditional paradigms; (2) Hybrid Human-AI Co-Creation, where FMs become active collaborators in problem formulation, reasoning, and discovery; and (3) Autonomous Scientific Discovery, where FMs operate as independent agents capable of generating new scientific knowledge with minimal human intervention. Through this lens, we review current applications and emerging capabilities of FMs across existing scientific paradigms. We further identify risks and future directions for FM-enabled scientific discovery. This position paper aims to support the scientific community in understanding the transformative role of FMs and to foster reflection on the future of scientific discovery. Our project is available at https://github.com/usail-hkust/Awesome-Foundation-Models-for-Scientific-Discovery.