[论文解读] Adapting to the Impact of AI in Scientific Writing: Balancing Benefits and Drawbacks while Developing Policies and Regulations

Ahmed S. BaHammam, Khaled Trabelsi+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 4

一句话总结

本文提出一项国际声明，以指导大型语言模型（LLMs）和人工智能在科学写作中的负责任使用，强调透明度、问责制和风险缓解。它评估了效率提升和任务自动化等优势，同时权衡了偏见、抄袭和虚假信息等缺点，呼吁利益相关方合作，以在创新与伦理保障之间取得平衡。

ABSTRACT

This article examines the advantages and disadvantages of Large Language Models (LLMs) and Artificial Intelligence (AI) in research and education and proposes the urgent need for an international statement to guide their responsible use. LLMs and AI demonstrate remarkable natural language processing, data analysis, and decision-making capabilities, offering potential benefits such as improved efficiency and transformative solutions. However, concerns regarding ethical considerations, bias, fake publications, and malicious use also arise. The objectives of this paper are to critically evaluate the utility of LLMs and AI in research and education, call for discussions between stakeholders, and discuss the need for an international statement. We identify advantages such as data processing, task automation, and personalized experiences, alongside disadvantages like bias reinforcement, interpretability challenges, inaccurate reporting, and plagiarism. Stakeholders from academia, industry, government, and civil society must engage in open discussions to address the ethical, legal, and societal implications. The proposed international statement should emphasize transparency, accountability, ongoing research, and risk mitigation. Monitoring, evaluation, user education, and awareness are essential components. By fostering discussions and establishing guidelines, we can ensure the responsible and ethical development and use of LLMs and AI, maximizing benefits while minimizing risks.

研究动机与目标

• 批判性评估大型语言模型（LLMs）和人工智能在科研与教育中的益处与风险。
• 识别关键挑战，如偏见强化、可解释性不足以及虚假出版物的潜在风险。
• 倡导学术界、产业界、政府与民间社会之间开展开放的多利益相关方对话。
• 提出制定具有约束力的国际声明，以规范科学写作中人工智能的负责任使用。
• 强调在人工智能部署中实现透明度、问责制、用户教育和风险缓解的重要性。

提出的方法

• 对现有关于大型语言模型（LLMs）和人工智能在科学写作中应用的文献进行批判性综述。
• 分析数据处理速度提升、任务自动化以及个性化内容生成等优势。
• 识别算法偏见、输出中的幻觉现象以及抄袭风险等劣势。
• 提出以透明度、问责制和持续监控为核心的政策制定框架。
• 倡导通过国际论坛和协作式政策设计促进利益相关方参与。
• 强调持续评估、用户培训和伦理监督机制的必要性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不损害研究完整性的前提下，负责任地将大型语言模型（LLMs）和人工智能整合到科学写作中？
• RQ2 人工智能在学术出版中的使用所涉及的主要伦理、法律和社会风险是什么？
• RQ3 国际协作在塑造科学领域人工智能治理方面应发挥何种作用？
• RQ4 如何在人工智能辅助的科学写作中制度化透明度与问责制？
• RQ5 需要哪些政策机制来减轻人工智能生成科学内容中的偏见、虚假信息和抄袭风险？

主要发现

• 大型语言模型（LLMs）显著提升了科学写作中数据处理和任务自动化的效率。
• 人工智能系统存在重大风险，包括偏见的强化以及生成不准确或虚构内容。
• 人工智能工具正助长虚假出版物和抄袭的威胁日益加剧。
• 学术界、产业界、政府与民间社会之间的利益相关方协作对于实现人工智能的伦理治理至关重要。
• 亟需一项国际声明，以标准化科学研究中负责任的人工智能使用。
• 持续监控、用户教育和风险缓解策略是任何有效政策框架的关键组成部分。