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From Content Creation to Citation Inflation: A GenAI Case Study

Created by
  • Haebom

저자

Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell

개요

본 논문은 인공지능(AI)이 생성한 질문할 여지가 있는 학술 논문이 널리 사용되는 논문 사전 공개 저장소에 존재하는지, 그리고 인용 조작에 미치는 영향을 조사합니다. GenAI 향상 사이버 보안에 대한 지속적인 연구와 관련된 출판물에서 의심스러운 패턴을 관찰한 것을 동기로 하여, 논문은 질문할 여지가 있는 논문과 프로필의 클러스터를 식별합니다. 이러한 논문들은 빈약한 기술적 내용, 반복적인 구조, 검증할 수 없는 저자, 그리고 반복되는 저자 집합 간의 상호 강화 인용 패턴을 자주 보여줍니다. 이러한 관행의 타당성과 영향을 평가하기 위해, 연구진은 제어된 실험을 수행합니다. 즉, GenAI를 사용하여 가짜 논문을 생성하고, 의심스러운 논문으로 추정되는 출판물에 대한 인용을 포함시키고, 이를 ResearchGate와 같은 저장소에 업로드합니다. 연구 결과에 따르면, 이러한 논문은 플랫폼 검사를 우회하고, 공개적으로 접근 가능하며, H-index 및 i10-index와 같은 인용 지표를 과장하는 데 기여할 수 있습니다. 논문은 관련 메커니즘에 대한 자세한 분석을 제시하고, 콘텐츠 조정의 시스템적 약점을 강조하며, GenAI 시대의 학문적 진실성을 보존하고 플랫폼 책임성을 향상시키기 위한 권장 사항을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
AI 생성 논문을 이용한 인용 조작의 가능성을 실증적으로 보여줌.
논문 사전 공개 플랫폼의 콘텐츠 조정 시스템의 취약점을 드러냄.
AI 시대의 학문적 진실성 유지를 위한 플랫폼 책임성 강화 방안 제시.
GenAI를 활용한 사이버 보안 연구의 중요성을 강조.
한계점:
연구의 대상이 ResearchGate 하나로 제한됨. 다른 플랫폼으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
생성된 가짜 논문의 질적 수준에 대한 구체적인 설명 부족.
인용 조작의 장기적인 영향 및 그 확산에 대한 추가적인 분석 필요.
제시된 권장 사항의 실효성에 대한 검증 연구 필요.
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