कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने विज्ञान अनुसंधान के क्षेत्र में व्यापक रूप से प्रवेश किया है, लेकिन मशीन लर्निंग मॉडल के उपयोग से भ्रामक या गलत परिणाम हो सकते हैं। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के शोधकर्ताओं ने "पूर्वानुमान-चालित व्याख्या" (PPI) नामक एक सांख्यिकी तकनीक प्रस्तुत की है, जिसका उपयोग वैज्ञानिक परिकल्पनाओं को सत्यापित करने के लिए किया जाता है। PPI तकनीक बड़ी सामान्य मॉडलों के आउटपुट को विशेष वैज्ञानिक प्रश्नों के लिए समायोजित करने के लिए, मॉडल की त्रुटियों की प्रकृति को जाने बिना, सुधारने में सक्षम है, जिससे मशीन लर्निंग पूर्वाग्रह से बचा जा सके। यह तकनीक केवल प्रोटीन संरचना पूर्वानुमान के लिए ही नहीं, बल्कि अमेज़न वर्षावन की कटाई के अनुमान जैसे कई अनुसंधान क्षेत्रों में भी लागू होती है, और आधुनिक डेटा-घनत्व, मॉडल-घनत्व और सहयोगात्मक विज्ञान का एक अनिवार्य हिस्सा बन गई है।