Oscar·소행성·sklearn 알고리즘의 John Platt — AI for Science

무슨 일

Latent Space가 Google의 John Platt과 AI for Science를 이야기합니다. 중심은 Empirical Research Assistance(ERA)—점수화 가능한 과학 과제에 LLM과 실험 트리 탐색을 붙인 시스템—입니다. Gemini 성능 점프 이후 진화 탐색이 실제로 먹히기 시작했다고 설명합니다.

기후 사례와 보상해킹

비행운(contrails), FireSat 등 기후 응용을 다루고, Goodhart/보상해킹·과적합 위험도 함께 논의합니다. 자동화가 점수를 쫓다 과학을 속이지 않도록 경계선을 긋습니다.

도메인 감각

Platt은 AI를 과학의 전동 공구로 보면서도, 자신을 속이지 않는 인간과 도메인 감각이 필요하다고 말합니다. Oscar·소행성·sklearn에 남는 알고리듬 등 본인 궤적과도 연결됩니다.

왜 지금

AI for Science를 슬로건이 아니라 ERA라는 동작하는 연구 보조 시스템과 기후 사례로 보여 줍니다. ‘벤치만 올리는 과학 AI’와 구분되는 실무 레퍼런스입니다.