生成 AI は、たとえその品質を犠牲にすることを意味しても、科学研究を変革します – L’Express

3 年間、特に一般公開されて以来、 チャットGPT 2022 年 11 月には、人工知能 ジェネレーティブは特定の作業方法を大幅に変更しました。そして科学出版物も免れないわけではありません。他の多くの分野と同様に、研究者は論文を書くために部分的にテクノロジーを使用しますが、AI は「」と呼ばれるデータのトレーニングを通じて自然な見た目のテキストを生成できます。主要な言語モデル” (LLM は英語で「大規模言語モデル」を意味します)。

それにもかかわらず、新しい研究が今週木曜日、12月18日にジャーナルに掲載されました。 科学、心配な結果が明らかになりました。彼女は、研究者がこれらの広範な言語モデルを採用すると、生産性は向上しますが、研究の質も低下すると示唆しています。

生産量が 36% ～ 60% 増加

科学分野では、LLM はすでに非常に広く使用されており、特に学術分野では、学生、研究者、管理スタッフによって広く使用されています。最も一般的な用途には、大量のデータの分析、コンピューター コードの作成がありますが、文献調査やテキストの作成も含まれます。そのため、科学誌サイエンスは、3つの主要なプレプリントリポジトリ（「プレプリント」）、つまり、疑惑の科学情報を検証することになっている閲覧委員会が設置されている雑誌に掲載される前に、大規模なデータを分析したと説明している。この研究の著者らは合計 210 万件の文書を分析しました 2018 年 1 月から 2024 年 6 月の間に発行されました。

結果:「大規模言語モデル (LLM) の使用により、原稿の作成が加速され、英語を母国語としない人にとっての障害が軽減され、以前の文献の発見が多様化される」と研究著者らは要約しています。人工知能モデルを採用した後、研究者たちはさらに多くの「プレプリント」を提出しました。」、約 36% から 60% 増加します。英語を話さない人、特にアジアの研究者は、LLM の支援によって科学的成果が最も増加した人たちです。

研究の品質に関する質問

しかし、サイエンス誌に掲載された研究はマイナス面を指摘している。彼女によると、生成 AI では、「言語の複雑さなど、科学的な品質を示す従来のシグナルは、信頼性の低いメリットの指標になる」そうです。伝統的に、洗練された言語で書かれた研究は、言語レベルが低い研究よりも質が高いと考えられている、とスイスの日刊紙が翻訳 時間、研究全体にアクセスできた。実際、それらを書く際に取られた注意は、研究作業に注がれた内容を反映していると考えられます。 「AI システムが進歩するにつれて、研究の質、学術コミュニケーション、知的作業の性質に関する私たちの基本的な前提が疑問視されています」と研究者らは指摘しています。

LLM を使用して実行される執筆が、技術的な支援なしで人間が行う執筆よりも高いレベルにある場合でも、品質が不足しているため、専門ジャーナルに選ばれる可能性は低くなります。 「これは科学的事業にリスクをもたらす。表面的には説得力があるが科学的には残念な研究が氾濫し、文献が飽和状態になる可能性がある」と、この研究を執筆した研究者らはサイエンス誌に書いている。