[論文レビュー] Oil & Water? Diffusion of AI Within and Across Scientific Fields

Eamon Duede, W. W. Dolan+3 more|arXiv (Cornell University)|May 24, 2024

Explainable Artificial Intelligence (XAI)被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、AI関与が20分野（1985–2022）にわたってどのように普及してきたかを実証的に評価し、AI関与の研究が総じて13倍に増加し、会場を超えて広く普及している一方で、分野内でのAI関与研究と非AI関与研究の間に意味的緊張が存在することを示した。

ABSTRACT

This study empirically investigates claims of the increasing ubiquity of artificial intelligence (AI) within roughly 80 million research publications across 20 diverse scientific fields, by examining the change in scholarly engagement with AI from 1985 through 2022. We observe exponential growth, with AI-engaged publications increasing approximately thirteenfold (13x) across all fields, suggesting a dramatic shift from niche to mainstream. Moreover, we provide the first empirical examination of the distribution of AI-engaged publications across publication venues within individual fields, with results that reveal a broadening of AI engagement within disciplines. While this broadening engagement suggests a move toward greater disciplinary integration in every field, increased ubiquity is associated with a semantic tension between AI-engaged research and more traditional disciplinary research. Through an analysis of tens of millions of document embeddings, we observe a complex interplay between AI-engaged and non-AI-engaged research within and across fields, suggesting that increasing ubiquity is something of an oil-and-water phenomenon -- AI-engaged work is spreading out over fields, but not mixing well with non-AI-engaged work.

研究の動機と目的

• 20の分野の1985年から2022年までのAI関与出版物の割合を測定する。
• 出版物会 venues 内でのAI関与の分野内普及を評価する。
• 普及の高まりが、AI関与論文と非AI関与論文の意味的変化にどう関連するかを分析する。
• AI統合が学術研究を再形成しているという分野別・政策連携の洞察を提供する。

提案手法

• キーワードベースの分類子を用い、専門家の入力で精練したAI関与論文を特定して分類済み論文データセットを構築する。
• AI関与ステータスをSPECTER2文書埋め込みにリンクさせて分類済み埋め込みデータセットを作成する。
• Giniを用いた普及指標（Ubiquity = 1 − Gini）を計算して分野内の普及を定量化する。
• AI関与論文と非AI関与論文、およびCS AI論文の参照中心点を用いてセマンティック軌道を、中心点ベースのコサイン類似度で評価する。
• UIを含む相互作用項を含むパネル固定効果回帰を用いて、セマンティック類似度の変化と普及の変化の関係を推定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 分野を超えて、AIと関与する研究の割合は時間とともにどのように変化したか？
• RQ2 RQ2: 出版物会場を跨いだ分野内のAI関与の普及はどの程度進んだか？
• RQ3 RQ3: AI関与の普及の変化は、分野の意味的特性の変化とどのように関連しているか？

主な発見

• AI関与論文はすべての分野で大幅に増加し、1985–2022年の全体で1293%の増加を記録した。
• 2022年には、AI関与論文が分類済み論文-最近データセットの論文のほぼ9%を占めていた。
• 普及（会 venues across venues）は時間とともにすべての分野で増加し、分野内での拡散がより広がっていることを示している。
• AI関与論文はCS AI論文と非AI関与論文より意味的に類似しているが、分野内のAI対非AIの類似性は一般的に低下しており、意味的緊張を示している。
• 固定効果分析は、AI_similarityまたはCS AI論文との非_AI_similarityの増加が普及を高めることと関連していることを示すが、相互作用と内的類似性は、混合を制約する油と水のような複雑なダイナミクスを示している。