論文の概要: A University Framework for the Responsible use of Generative AI in Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19244v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 04:00:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 15:33:46.275425
- Title: A University Framework for the Responsible use of Generative AI in Research
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIの研究における責任ある利用のための大学枠組み
- Authors: Shannon Smith, Melissa Tate, Keri Freeman, Anne Walsh, Brian Ballsun-Stanton, Mark Hooper, Murray Lane,
- Abstract要約: ジェネレーティブ人工知能(Generative Artificial Intelligence、ジェネレーティブAI)は、研究の完全性のための機会とリスクを兼ね備えている。
組織が生成AIの責任ある利用を促進・促進するための枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Artificial Intelligence (generative AI) poses both opportunities and risks for the integrity of research. Universities must guide researchers in using generative AI responsibly, and in navigating a complex regulatory landscape subject to rapid change. By drawing on the experiences of two Australian universities, we propose a framework to help institutions promote and facilitate the responsible use of generative AI. We provide guidance to help distil the diverse regulatory environment into a principles-based position statement. Further, we explain how a position statement can then serve as a foundation for initiatives in training, communications, infrastructure, and process change. Despite the growing body of literature about AI's impact on academic integrity for undergraduate students, there has been comparatively little attention on the impacts of generative AI for research integrity, and the vital role of institutions in helping to address those challenges. This paper underscores the urgency for research institutions to take action in this area and suggests a practical and adaptable framework for so doing.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ人工知能(Generative Artificial Intelligence、ジェネレーティブAI)は、研究の完全性のための機会とリスクを兼ね備えている。
大学は、生成AIを責任を持って使用し、急激な変化の対象となる複雑な規制環境をナビゲートするために、研究者を指導しなければならない。
オーストラリア大学2校の経験を生かして,創生AIの責任ある活用を促進するための枠組みを提案する。
多様な規制環境を原則に基づくポジションステートメントに転換するためのガイダンスを提供する。
さらに、ポジションステートメントが、トレーニング、コミュニケーション、インフラ、プロセス変更におけるイニシアチブの基盤となる方法を説明します。
学部生に対するAIの学術的完全性への影響に関する文献が増えているが、研究の完全性に対する生成的AIの影響や、これらの課題に対処する上での機関の役割には、比較的注意が向けられていない。
本稿は,研究機関がこの分野で活動する上での緊急性を強調し,それを実現するための実践的かつ適応的な枠組みを提案する。
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