このセッションでは、研究出版における大規模AIモデルの変革的かつ議論の余地のある役割について考察しました。文献レビューや執筆といった作業において、AIが効率性と協働性を高める力を持つことを強調する一方で、データの捏造、盗用、著者の曖昧化といった倫理的リスクについても警告しました。このセッションは、 ヴラダン・デヴェジッチ教授 10月28日に LAC地域知識共有セッションプログラムLAC能力構築・イベント委員会によるイニシアチブ ラテンアメリカとカリブ海地域の ISC リージョナル フォーカル ポイント 地域全体の若手・中堅研究者や科学政策実務家の間で学習、コミュニティ構築、専門的成長を促進すること。
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この講演では、研究論文のライフサイクルにおける大規模AIモデルの変革的かつしばしば議論の的となる役割について考察します。この技術の諸刃の剣について議論し、魅力的な利点と重大な欠点の両方を提示します。
AIは前例のない効率性を提供し、文献レビュー、コード生成、言語改良といった作業を効率化することで、科学的発見のペースを加速させています。「AIコサイエンティスト」の台頭は、AIと人間の研究者が複雑な問題を解決するために協力する未来を予感させます。しかしながら、データの捏造、盗用、著者資格や査読プロセスにおける説明責任の欠如といった倫理的なジレンマを批判的に検討する必要があります。
本講演では、最新の研究から得られた具体的な例を用いて、これらの長所と短所を説明し、聴衆の皆様に、出版におけるAI活用に関するご自身の経験を共有しながら議論に参加していただくよう促します。言い換えれば、この複雑な状況を共に乗り越え、科学の誠実さを尊重する未来を描き出すための、開かれた招待状なのです。
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