[論文レビュー] ChatGPT and Works Scholarly: Best Practices and Legal Pitfalls in Writing with AI

Bill Tomlinson, Andrew W. Torrance+1 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、ChatGPT などのAIツールを学術的執筆に使用する研究者を対象に包括的なフレームワークを提供し、倫理的かつ法的に適切な使用法を明示するとともに、著作権の懸念と公正使用の問題を取り上げている。著作権侵害のリスクを回避し、AI支援研究における学術的誠実性を確保するための実行可能なガイドラインを提言している。

ABSTRACT

Recent advances in artificial intelligence (AI) have raised questions about whether the use of AI is appropriate and legal in various professional contexts. Here, we present a perspective on how scholars may approach writing in conjunction with AI, and offer approaches to evaluating whether or not such AI-writing violates copyright or falls within the safe harbor of fair use. We present a set of best practices for standard of care with regard to plagiarism, copyright, and fair use. As AI is likely to grow more capable in the coming years, it is appropriate to begin integrating AI into scholarly writing activities. We offer a framework for establishing sound legal and scholarly foundations.

研究の動機と目的

• 大規模言語モデル（例：ChatGPT）を学術的執筆に使用する際の倫理的・法的影響に関する懸念が高まる中、それらに対処すること。
• 学術的文脈におけるAI利用と捏造（プラグライズム）の境界を明確にすること。
• AIを研究および執筆プロセスに統合する際の基準的配慮（standard of care）を確立すること。
• AI生成コンテンツが公正使用に該当するか、または著作権を侵害するかを評価すること。
• AI能力の進化に伴い、学術分野における責任あるAI統合を支援する将来志向のフレームワークを提供すること。

提案手法

• AI生成テキストへの適用可能性を評価するため、既存の著作権法および公正使用の原則を分析する。
• 法的・倫理的原則に基づき、学術的執筆におけるAI利用を評価するための構造化されたフレームワークを構築する。
• 研究者が独自性、出典表記、機関方針への準拠を評価できるチェックリストを提言する。
• 法的曇りやすい領域を明確にするために、事例研究および仮説的シナリオを検討する。
• コンピューターサイエンス、法、学術的コミュニケーション分野の知見を統合し、ベストプラクティスを導く。
• 透明性、文書記録、および批判的評価を、研究における責任あるAI利用の核となる要素として強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国著作権法下で、学術的執筆におけるAI生成コンテンツがいつ公正使用に該当するか。
• RQ2 研究者がAI支援執筆が捏造または学術不正に当たらないようにするには、どのようにすればよいか。
• RQ3 AIツールの使用に伴う学術的誠実性を維持するため、どのような機関的および個人的対策を講じるべきか。
• RQ4 研究者が、許可のない著作物の派生的利用と許容可能な支援の違いをどのように区別すべきか。
• RQ5 モデル能力の進化に伴い、AIを学術的執筆に統合するにあたり、どのような法的・倫理的基準が指針として用いられるべきか。

主な発見

• AI生成テキストが元の資料を変容させ、著しく新しい表現や洞察を加える場合、公正使用に該当する可能性がある。
• 出典表記や批判的改訂なしにAI出力を直接複写することは、捏造のリスクを伴い、学術的誠実性方針に違反する可能性がある。
• 研究者はAIツールの使用を記録し、自らの作業におけるAIの関与度について透明性を保つ必要がある。
• 本フレームワークは、高度な言語モデルを使用しても、人間の監視と批判的評価が依然として不可欠であることを強調している。
• 現在の法的基準では、AI生成コンテンツの所有権が明確に定義されておらず、研究者が注意深く対応しなければならない曇りの生じる領域が存在する。
• ベストプラクティスには、明確な機関ガイドライン、AI倫理教育、出典表記および検証プロトコルの一貫性のある適用が含まれるべきである。