科学はデータを保存しますが、思考は忘れてしまいます。 なぜ数ヶ月前にプロトコルを調整したのか研究者に尋ねても、ほとんどの人は覚えていません。 その理由は誰も捉えなかったために消えました。 開発者たちはこの問題を何年も前に解決しました。 彼らは変化と基礎となる意図を記録します = git。 すべてのコミットは、なぜその決定が起こったのかのパンくずを残します。 科学にはその層がないため、実験はブラックボックスに変わり、失敗は役に立たなくなります。 エージェントも科学的推論を読みやすい形で記録しなければ、同じ天井にぶつかるでしょう。出力ではなく意図です。 それを構築すれば、エージェントは結果への意図をマッピングし、矛盾点を見つけ、より良い設計を提案できます。 突然、システムは毎サイクル情報を失うのではなく、自らを改善し始めます。 @Molecule_sciその方向に進んでいますが、このギャップにはもっと多くの建設者が求められます。 DeSciには独自のコミットメッセージ、すなわち構造化された意思決定、仮定、そして誰でもエージェントもクエリできる合理性が必要です。 何が起こったかだけでなく、なぜそうなったのかも。 その層を築くことで、科学は自己忘れるのではなく自己修正的になります。