論文の概要: Late-Binding Scholarship in the Age of AI: Navigating Legal and Normative Challenges of a New Form of Knowledge Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11058v1
• Date: Thu, 4 May 2023 04:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-21 10:25:06.538273
• Title: Late-Binding Scholarship in the Age of AI: Navigating Legal and Normative Challenges of a New Form of Knowledge Production
• Title（参考訳）: ai時代の後期拘束的奨学金--新しい形態の知識生産の法的・規範的挑戦をめざして
• Authors: Bill Tomlinson, Andrew W. Torrance, Rebecca W. Black, Donald J. Patterson
• Abstract要約: 人工知能(AI)は、学術コンテンツの作成において、新たな飛躍を可能にする。 この記事では、これらのアーティファクトを書き、配布し、読み、整理し、保存する方法について述べます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.497410878853309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is poised to enable a new leap in the creation of scholarly content. New forms of engagement with AI systems, such as collaborations with large language models like GPT-3, offer affordances that will change the nature of both the scholarly process and the artifacts it produces. This article articulates ways in which those artifacts can be written, distributed, read, organized, and stored that are more dynamic, and potentially more effective, than current academic practices. Specifically, rather than the current "early-binding" process (that is, one in which ideas are fully reduced to a final written form before they leave an author's desk), we propose that there are substantial benefits to a "late-binding" process, in which ideas are written dynamically at the moment of reading. In fact, the paradigm of "binding" knowledge may transition to a new model in which scholarship remains ever "unbound" and evolving. An alternative form for a scholarly work could be encapsulated via several key components: a text abstract of the work's core arguments; hyperlinks to a bibliography of relevant related work; novel data that had been collected and metadata describing those data; algorithms or processes necessary for analyzing those data; a reference to a particular AI model that would serve as a "renderer" of the canonical version of the text; and specified parameters that would allow for a precise, word-for-word reconstruction of the canonical version. Such a form would enable both the rendering of the canonical version, and also the possibility of dynamic AI reimaginings of the text in light of future findings, scholarship unknown to the original authors, alternative theories, and precise tailoring to specific audiences (e.g., children, adults, professionals, amateurs).
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、学術コンテンツの作成において、新たな飛躍を可能にする。 GPT-3のような大規模言語モデルとのコラボレーションなど、AIシステムとの新たなエンゲージメントは、学術的なプロセスとそれが生成するアーティファクトの両方の性質を変える余裕を提供する。 この記事では、これらのアーティファクトを、現在の学術的プラクティスよりもダイナミックで、潜在的に効果的に書き、配布し、読み、整理し、保存する方法について述べます。 具体的には、現在の「初期結合」プロセス(すなわち、著者の机を離れる前に、アイデアが最終的な書式に完全に還元されるプロセス)ではなく、「後期結合」プロセスには相当な利点があり、その過程でアイデアが動的に書かれることを提案する。 実際、"バインディング"知識のパラダイムは、奨学金が"アンバウンド"で進化し続ける新しいモデルに移行する可能性がある。 An alternative form for a scholarly work could be encapsulated via several key components: a text abstract of the work's core arguments; hyperlinks to a bibliography of relevant related work; novel data that had been collected and metadata describing those data; algorithms or processes necessary for analyzing those data; a reference to a particular AI model that would serve as a "renderer" of the canonical version of the text; and specified parameters that would allow for a precise, word-for-word reconstruction of the canonical version. このような形式は、標準版のレンダリングと、将来の発見からテキストの動的AI再構成の可能性、原作者に未知の奨学金、代替理論、特定のオーディエンス(例えば、子供、大人、プロ、アマチュア)への正確な調整を可能にする。

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