論文の概要: Science Written by Generative AI is Perceived as Less Intelligent, but More Credible and Trustworthy than Science Written by Humans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00706v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 14:43:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-05 17:54:32.158543
- Title: Science Written by Generative AI is Perceived as Less Intelligent, but More Credible and Trustworthy than Science Written by Humans
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによって書かれた科学は、人間によって書かれた科学よりも知能が低いが信頼できると認識される
- Authors: David M. Markowitz,
- Abstract要約: 本稿では, 科学コミュニケーションを簡素化し, 科学への信頼を高めるために, 生成AIの有効性を評価した。
研究1aは、PNAS要約(科学要約)と重要文(レイ要約)の簡易性について分析した。
研究1bでは, GPT-4を用いて論文の要約に基づく意味表現を作成し, 微調整をせずに平均効果サイズを2倍以上に向上させた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper evaluated the effectiveness of using generative AI to simplify science communication and enhance public trust in science. By comparing lay summaries of journal articles from PNAS, yoked to those generated by AI, this work assessed linguistic simplicity across such summaries and public perceptions. Study 1a analyzed simplicity features of PNAS abstracts (scientific summaries) and significance statements (lay summaries), observing that lay summaries were indeed linguistically simpler, but effect size differences were small. Study 1b used GPT-4 to create significance statements based on paper abstracts and this more than doubled the average effect size without fine-tuning. Finally, Study 2 experimentally demonstrated that simply-written GPT summaries facilitated more favorable public perceptions of scientists (their credibility, trustworthiness) than more complexly-written human PNAS summaries. AI has the potential to engage scientific communities and the public via a simple language heuristic, advocating for its integration into scientific dissemination for a more informed society.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 科学コミュニケーションを簡素化し, 科学への信頼を高めるために, 生成AIの有効性を評価した。
この研究は、PNASの論文をAIによって生成されたものと比較することで、このような要約と大衆の認識を言語学的にシンプルに評価した。
研究1aは,PNAS要約(科学要約)と重要文(レイ要約)の単純さを解析し,レイ要約が言語学的にシンプルであるが,効果サイズの違いは小さいことを示した。
研究1bでは, GPT-4を用いて論文の要約に基づく意味表現を作成し, 微調整をせずに平均効果サイズを2倍以上に向上させた。
最後に、Studio 2は、単純書きのGPTサマリーが、より複雑書きのヒトPNASサマリーよりも、科学者(信頼性、信頼性)の公衆の認識を促進することを実験的に実証した。
AIは、単純な言語ヒューリスティックを通じて科学コミュニティと一般市民を巻き込む可能性があり、より情報のある社会のための科学的普及への統合を提唱している。
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