RESEARCHarXiv CS.AI·4/27/2026
Sound Agentic Science Requires Adversarial Experiments
LLM-basierte Agenten werden schnell in der wissenschaftlichen Datenanalyse eingesetzt, bergen jedoch das Risiko, plausible Analysen zu erstellen, die auf publizierbare positive Ergebnisse optimiert sind. Die Autoren schlagen vor, dass nicht-experimentelle Behauptungen, die mit Agentenunterstützung erstellt wurden, unter dem Prinzip der Falsifikation bewertet werden sollten, um die wissenschaftliche Genauigkeit zu gewährleisten.
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