本論文では、GPT-4やAlphaFoldのような基盤モデル（FMs）が科学研究の風景をどのように変革しているかについて考察されています。FMsは、仮説生成、実験設計、結果の解釈などのタスクを加速するだけでなく、従来の科学的方法論を強化するのか、それとも科学の進め方そのものを再定義するのかという根本的な問いを提起します。著者たちは、FMsが科学の新しいパラダイムへの移行を促進していると主張し、進化の三段階フレームワークを提案します。最初の段階は「メタ科学統合」で、FMsが従来のパラダイム内のワークフローを強化します。次に「ハイブリッド人間-AI共創」で、FMsが問題の定式化や推論、発見において積極的な協力者となります。最後の段階は「自律科学発見」で、FMsが最小限の人間の介入で新しい科学知識を生成する独立したエージェントとして機能します。これを通じて、FMsの現状の応用や新たな能力についてもレビューし、科学発見におけるリスクと将来の方向性を考察します。