Sound Agentic Science Requires Adversarial Experiments

Los agentes basados en LLM se están adoptando rápidamente en el análisis de datos científicos, pero corren el riesgo de producir rápidamente análisis plausibles optimizados para resultados positivos publicables. Los autores proponen que las afirmaciones no experimentales producidas con asistencia de agentes sean evaluadas bajo un enfoque de falsificación para asegurar la solidez del conocimiento científico.