[論文レビュー] Adapting to the Impact of AI in Scientific Writing: Balancing Benefits and Drawbacks while Developing Policies and Regulations

Ahmed S. BaHammam, Khaled Trabelsi+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、大規模言語モデル（LLM）およびAIを科学的執筆において責任を持って使用するための国際的声明を提唱し、透明性、責任性、リスク低減を重視している。改善された効率性やタスクの自動化といった利点と、バイアス、模倣、誤情報といった欠点を検討し、イノベーションと倫理的ガードレールのバランスを取るためにステークホルダーの協働を呼びかけている。

ABSTRACT

This article examines the advantages and disadvantages of Large Language Models (LLMs) and Artificial Intelligence (AI) in research and education and proposes the urgent need for an international statement to guide their responsible use. LLMs and AI demonstrate remarkable natural language processing, data analysis, and decision-making capabilities, offering potential benefits such as improved efficiency and transformative solutions. However, concerns regarding ethical considerations, bias, fake publications, and malicious use also arise. The objectives of this paper are to critically evaluate the utility of LLMs and AI in research and education, call for discussions between stakeholders, and discuss the need for an international statement. We identify advantages such as data processing, task automation, and personalized experiences, alongside disadvantages like bias reinforcement, interpretability challenges, inaccurate reporting, and plagiarism. Stakeholders from academia, industry, government, and civil society must engage in open discussions to address the ethical, legal, and societal implications. The proposed international statement should emphasize transparency, accountability, ongoing research, and risk mitigation. Monitoring, evaluation, user education, and awareness are essential components. By fostering discussions and establishing guidelines, we can ensure the responsible and ethical development and use of LLMs and AI, maximizing benefits while minimizing risks.

研究の動機と目的

• LLMおよびAIが科学的研究および教育分野に与える利点とリスクを批判的に評価すること。
• バイアスの強化、解釈不能性の欠如、偽の出版物の可能性といった主な課題を特定すること。
• 学術界、産業界、政府、市民社会の間で、開かれた多様なステークホルダーによる議論を提唱すること。
• 科学的執筆における責任あるAI利用のための拘束力のある国際的声明の策定を提言すること。
• AIの導入において、透明性、責任性、ユーザー教育、リスク低減を強調すること。

提案手法

• LLMおよびAIが科学的執筆に与える影響に関する既存の文献を批判的にレビューすること。
• データ処理速度の向上、タスクの自動化、パーソナライズドコンテンツ生成といった利点を分析すること。
• アルゴリズム的バイアス、出力における幻覚現象、模倣のリスクといった欠点を同定すること。
• 透明性、責任性、継続的モニタリングを核とする政策開発のフレームワークを提言すること。
• 国際フォーラムや共同政策設計を通じたステークホルダー参加を提唱すること。
• 継続的評価、ユーザー教育、倫理的監視メカニズムの必要性を強調すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 研究の整合性を損なうことなく、LLMおよびAIを科学的執筆に責任を持って統合する方法は何か？
• RQ2 学術出版におけるAI利用に関連する主な倫理的・法的・社会的リスクは何か？
• RQ3 国際的協力は、科学分野におけるAIガバナンスを形作るために果たすべき役割は何か？
• RQ4 AI支援科学的執筆における透明性と責任性を制度化するにはどうすればよいか？
• RQ5 AI生成科学的コンテンツにおけるバイアス、誤情報、模倣を低減するための政策的メカニズムは何か？

主な発見

• LLMは、科学的執筆におけるデータ処理およびタスク自動化の分野で著しく効率性を向上させている。
• AIシステムは、バイアスの強化や、不正確または虚偽の内容の生成といった顕著なリスクを孕んでいる。
• AIツールによって容易に拡大する偽の出版物や模倣の脅威が増大している。
• 倫理的AIガバナンスのためには、学術界、産業界、政府、市民社会のステークホルダー間の協働が不可欠である。
• 科学的研究における責任あるAI利用を標準化するため、国際的声明の早期策定が急務である。
• 継続的モニタリング、ユーザー教育、リスク低減戦略は、いかなる効果的な政策枠組みの重要な構成要素である。