論文の概要: Techniques for supercharging academic writing with generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17143v2
- Date: Tue, 13 Feb 2024 05:31:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 19:05:12.237181
- Title: Techniques for supercharging academic writing with generative AI
- Title（参考訳）: 生成aiを用いた学術論文の重ね合わせ技術
- Authors: Zhicheng Lin
- Abstract要約: このパースペクティブは、生成的人工知能(AI)を用いた学術著作の質と効率を高めるための原則と方法を示す。
我々は、書面におけるAIの関与の根拠(なぜ)、プロセス(方法)、そして自然(何)を明確にする人間とAIの協調フレームワークを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Academic writing is an indispensable yet laborious part of the research
enterprise. This Perspective maps out principles and methods for using
generative artificial intelligence (AI), specifically large language models
(LLMs), to elevate the quality and efficiency of academic writing. We introduce
a human-AI collaborative framework that delineates the rationale (why), process
(how), and nature (what) of AI engagement in writing. The framework pinpoints
both short-term and long-term reasons for engagement and their underlying
mechanisms (e.g., cognitive offloading and imaginative stimulation). It reveals
the role of AI throughout the writing process, conceptualized through a
two-stage model for human-AI collaborative writing, and the nature of AI
assistance in writing, represented through a model of writing-assistance types
and levels. Building on this framework, we describe effective prompting
techniques for incorporating AI into the writing routine (outlining, drafting,
and editing) as well as strategies for maintaining rigorous scholarship,
adhering to varied journal policies, and avoiding overreliance on AI.
Ultimately, the prudent integration of AI into academic writing can ease the
communication burden, empower authors, accelerate discovery, and promote
diversity in science.
- Abstract（参考訳）: 学術的な執筆は研究企業にとって欠かせないが退屈な部分である。
このパースペクティブは、生成的人工知能(AI)、特に大きな言語モデル(LLM)を使用するための原則と方法を示し、学術的な文章の品質と効率を高める。
我々は、書面におけるAIの関与の根拠(なぜ)、プロセス(方法)、自然(何)を明確にする人間とAIの協調フレームワークを紹介します。
このフレームワークは、エンゲージメントの短期的および長期的理由と、その基盤となるメカニズム(認知的オフロードや想像的刺激など)の両方を指摘します。
これは、人間とAIの共同執筆のための2段階のモデルを通じて概念化された、筆記プロセス全体におけるAIの役割と、筆記支援のタイプとレベルのモデルによって表現される書記におけるAIアシストの性質を明らかにする。
この枠組みに基づいて、我々は、AIを筆記ルーチン(アウトライン、ドラフト、編集)に組み込む効果的なプロンプト技術と、厳格な奨学金の維持、さまざまなジャーナルポリシーの遵守、AIへの過度な依存を避ける戦略について説明する。
究極的には、AIを学術的な文章に統合することで、コミュニケーションの負担を緩和し、著者に権限を与え、発見を加速し、科学の多様性を促進することができる。
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