[論文レビュー] The global landscape of academic guidelines for generative AI and Large Language Models

Junfeng Jiao, Saleh Afroogh+3 more|arXiv (Cornell University)|May 26, 2024

Topic Modeling被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、世界的および国内の指針と80の大学ガイドラインを調査し、生成系AIとLLMsを学術界へ統合する際の機会・課題・倫理的考慮を理解し、責任あるイノベーションのための提言を提示する。

ABSTRACT

The integration of Generative Artificial Intelligence (GAI) and Large Language Models (LLMs) in academia has spurred a global discourse on their potential pedagogical benefits and ethical considerations. Positive reactions highlight some potential, such as collaborative creativity, increased access to education, and empowerment of trainers and trainees. However, negative reactions raise concerns about ethical complexities, balancing innovation and academic integrity, unequal access, and misinformation risks. Through a systematic survey and text-mining-based analysis of global and national directives, insights from independent research, and eighty university-level guidelines, this study provides a nuanced understanding of the opportunities and challenges posed by GAI and LLMs in education. It emphasizes the importance of balanced approaches that harness the benefits of these technologies while addressing ethical considerations and ensuring equitable access and educational outcomes. The paper concludes with recommendations for fostering responsible innovation and ethical practices to guide the integration of GAI and LLMs in academia.

研究の動機と目的

• GAIとLLMsが世界的および国内の学術指針でどのように扱われているかを検討する。
• 大学レベルのガイドラインが倫理・公平性・誠実性の課題とどのように整合しているかを分析する。
• 教育法、アクセス、および誤情報に関する機会と課題を特定する。
• 高等教育における責任あるイノベーションを促進する提言を提供する。

提案手法

• 教育分野におけるGAIとLLMsに関連する世界的・国内の指針を体系的に調査する。
• 指針とガイドラインからテーマを抽出するため、テキストマイニングベースの分析を適用する。
• 独立研究と80の大学レベルのガイドラインからの洞察を統合する。
• 学術文脈における機会、課題、倫理的配慮を明示する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GAIとLLMsは学術界の教育法（pedagogy）とアクセスに対してどのような機会を提示するか。
• RQ2 高等教育におけるGAI/LLMsによって提起される主要な倫理、誠実性、および公平性の懸念は何か？
• RQ3 統治、プライバシー、誤情報の扱いにおいて、世界的・国内的ガイドラインはどのように異なるか？
• RQ4 大学における責任あるイノベーションと倫理的実践を促進するための提言は何か？

主な発見

• ガイドラインは革新と倫理・誠実性・公平なアクセスのバランスを強調している。
• 学術界へのGAI/LLMsの統合には、責任あるイノベーションと倫理的実践の必要がある。
• テキストマイニングと系統的調査は、国や機関を超えて多様な指令を明らかにしている。
• 独立研究と80の大学ガイドラインは、教育における機会と課題を総合的に浮き彫りにしている。
• 本論文は、大学におけるGAI/LLMsの責任ある利用に関する具体的提言で結論づけている。