[論文レビュー] Scientists' Perspectives on the Potential for Generative AI in their Fields

Meredith Ringel Morris|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2023

Scientific Computing and Data Management被引用数 29

ひとこと要約

本論文は、物理学・生命科学・社会科学の20人の科学者への定性的インタビューを通じて、生成AIが教育、データ作業、文献レビュー、コーディング、発見、伝達をどのように補強できるか、及び関連する懸念点を探る。

ABSTRACT

Generative AI models, including large language models and multimodal models that include text and other media, are on the cusp of transforming many aspects of modern life, including entertainment, education, civic life, the arts, and a range of professions. There is potential for Generative AI to have a substantive impact on the methods and pace of discovery for a range of scientific disciplines. We interviewed twenty scientists from a range of fields (including the physical, life, and social sciences) to gain insight into whether or how Generative AI technologies might add value to the practice of their respective disciplines, including not only ways in which AI might accelerate scientific discovery (i.e., research), but also other aspects of their profession, including the education of future scholars and the communication of scientific findings. In addition to identifying opportunities for Generative AI to augment scientists' current practices, we also asked participants to reflect on concerns about AI. These findings can help guide the responsible development of models and interfaces for scientific education, inquiry, and communication.

研究の動機と目的

• 生成AIが複数の分野にまたがる科学教育、研究、コミュニケーションに価値を追加できる方法を調査する。
• AIがデータ準備・分析・コーディングを加速できる潜在的なワークフローを特定する。
• 文献レビュー、仮説生成、実験設計、データ収集におけるAIの機会を探る。
• 科学者の懸念と、生成AIの科学への適用における信頼に関する考慮点を評価する。

提案手法

• Alphabetに所属するPh.D.-レベルの科学者を対象に、物理・生命・社会科学の分野で20件の半構造化インタビューを実施する。
• オープンコーディングとアフィニティ・ダイアグラムを用いた質的分析を行い、出現テーマを特定する。
• 教育・データ・文献レビュー・コーディング・発見・伝達におけるAIに関連する機会と懸念を要約するため、インタビュー資料を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成AIが未来の科学者の教育と訓練にどのような影響を与えると科学者は認識しているか。
• RQ2 データ処理・文献レビュー・コーディング・実験設計・伝達といった科学的ワークフローのどの側面でAIが価値を加える、あるいはリスクをもたらすと科学者は見ているか。
• RQ3 偏見・事実性・信頼・誤用の可能性について、科学の現場で生成AIを使用する際に科学者が抱く懸念は何か。
• RQ4 生成AIが科学的出版、査読、そして公衆への普及プロセスにどのような影響を与え得るか。

主な発見

• 生成AIは新しい教育パラダイム、AI支援の文献レビュー、データ作成とクリーニング、AI支援のコーディング、そして執筆・査読の強化を可能にする。
• AIはデータ準備、ラベリング、データ分析を迅速化し、実験設計とデータ収集の支援にもつなげられる。
• 懸念点には、チーティング、偏見、事実性と信頼性、出版スパム、誤情報の拡散または批判的思考の喪失の可能性が含まれる。
• AIツールへの信頼は、透明性、説明責任、科学的方法論との整合性に左右される。