[論文レビュー] Rise of Generative Artificial Intelligence in Science

Liangping Ding, Cornelia Lawson+1 more|Research Explorer (The University of Manchester)|Dec 30, 2024

Genetics, Bioinformatics, and Biomedical Research被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、2017年から2023年までのOpenAlexデータを用いた実証的分析を通じて、科学的研究分野における生成的人工知能（GenAI）の台頭を調査している。研究では、分野を越えてGenAIの出版物が急速に増加していることが明らかになった。特に米国が発表数でリードしており、Geopolitical tensions にもかかわらず、わずかに小規模な研究チームと持続的な国際的共同研究がGenAI研究に見られることが判明した。

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (GenAI, generative AI) has rapidly become available as a tool in scientific research. To explore the use of generative AI in science, we conduct an empirical analysis using OpenAlex. Analyzing GenAI publications and other AI publications from 2017 to 2023, we profile growth patterns, the diffusion of GenAI publications across fields of study, and the geographical spread of scientific research on generative AI. We also investigate team size and international collaborations to explore whether GenAI, as an emerging scientific research area, shows different collaboration patterns compared to other AI technologies. The results indicate that generative AI has experienced rapid growth and increasing presence in scientific publications. The use of GenAI now extends beyond computer science to other scientific research domains. Over the study period, U.S. researchers contributed nearly two-fifths of global GenAI publications. The U.S. is followed by China, with several small and medium-sized advanced economies demonstrating relatively high levels of GenAI deployment in their research publications. Although scientific research overall is becoming increasingly specialized and collaborative, our results suggest that GenAI research groups tend to have slightly smaller team sizes than found in other AI fields. Furthermore, notwithstanding recent geopolitical tensions, GenAI research continues to exhibit levels of international collaboration comparable to other AI technologies.

研究の動機と目的

• 2017年から2023年までの科学的研究における生成的AI（GenAI）出版物の成長傾向を分析すること。
• GenAI研究が科学的分野および地理的地域にどのように広がったかを検討すること。
• GenAI研究と他のAI分野におけるチーム規模および国際的共同研究のパターンを比較すること。
• 急速な専門化とGeopolitical tensions が高まる中で、GenAI研究が特徴的な共同研究ダイナミクスを示しているかどうかを評価すること。

提案手法

• 2017年から2023年までのGenAIおよび広義のAI研究の出版記録を抽出するために、包括的なオープンアカデミックデータベース「OpenAlex」を用いた。
• OpenAlexの分野分類システムを用いて、出版物を研究分野ごとに分類した。
• 所属国別にGenAI出版物の地理的分布をマッピングし、地域ごとの研究貢献度を評価した。
• 出版物1件あたりの著者数としてチーム規模を算出し、GenAI研究と非-GenAI AI研究の平均チーム規模を比較した。
• 国際共同研究の度合いを、複数国にまたがる共同執筆出版物の割合を計算することで定量化した。
• 研究期間中にわたる成長傾向と広がりのトレンドを追跡するために時系列分析を適用した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2017年から2023年までの生成的AIに関する科学的出版物の量は、どのように変化したか？
• RQ2 生成的AI研究は、コンピュータサイエンスを越えて、どの科学的分野に最も顕著に広がったか？
• RQ3 世界の生成的AI研究出力に対して、どの国が最も顕著な貢献をしたか？
• RQ4 生成的AI研究におけるチーム規模は、他のAI研究分野と比べてどう異なるか？
• RQ5 生成的AI研究における国際的共同研究の度合いは、他のAI技術分野と比べて、どの程度類似しているか、あるいは異なるか？

主な発見

• 生成的AI研究は急速に成長し、コンピュータサイエンスにとどまらず、すべての科学的分野で出版物が著しく増加した。
• 米国研究者は、世界の全GenAI出版物の約40％を占め、中国に次いで、いくつかの中規模の先進国が続く。
• GenAI研究は、非コンピュータサイエンス分野にも急速に浸透しており、広範な分野的受容を示している。
• GenAI研究チームは、他のAI研究分野と比較して平均的にわずかに小規模であることが判明し、よりコンパクトな研究ユニットの傾向が示唆された。
• Geopolitical tensions が高まる中でも、GenAI研究における国際共同研究の水準は、他のAI技術分野と同等に維持されている。
• GenAI研究の地理的分布は、米国や中国に加え、中規模の先進経済国からの強い貢献を示しており、米国・中国にとどまらない広範なグローバル参加を示している。