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The Great AI Witch Hunt: Reviewers Perception and (Mis)Conception of Generative AI in Research Writing

Created by
  • Haebom

作者

Hilda Hadan, Derrick Wang, Reza Hadi Mogavi, Joseph Tu, Leah Zhang-Kennedy, Lennart E. Nacke

概要

本論文は、最上位HCI学会審査者17人を対象としたオンラインアンケート調査を通じて、生成型AI(GenAI)が研究論文作成に及ぼす影響、特にAI支援作成物に対する同僚審査の認識および誤判の可能性を調査しました。アンケート調査の結果、AI サポートの作成は読みやすさ、言語の多様性、情報性を向上させますが、研究の詳細と著者の洞察的な洞察力が不足する傾向があることがわかりました。審査員は、AI 支援の作成物と人間が書いた文章を区別するのに苦労したが、評価基準自体は一貫性を保った。また、AI支援作物では「人間的な感性」と主観的な表現が不足していることを指摘しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
GenAIを用いた研究論文の作成は、読みやすさと情報伝達力を高めることができることを示唆。
GenAIを使用するかどうかにかかわらず、研究内容の質自体に焦点を当てた公正な審査基準の必要性を強調する。
GenAIを使用する際にも、研究者の著者としての責任と作成過程に対する統制力維持の重要性を強調。
AI支援作物は人間的な感性と主観的な表現が不足することができることを示唆。
Limitations:
上位HCI学会審査者17人という比較的小規模標本で行われたアンケート調査の結果である。
スニペットベースのアンケート方式の制限。論文全体を対象とした審査ではなく、一部のみを対象に行われたため、一般化に制限がある可能性がある。
AI支援作成物と人間作成物の区分に対する審査者の難しさが実際の審査過程にも同様に適用されるかどうかはさらなる研究が必要である。
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