論文の概要: ChatGPT as Research Scientist: Probing GPT's Capabilities as a Research Librarian, Research Ethicist, Data Generator and Data Predictor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14765v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 22:30:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 15:22:05.753131
- Title: ChatGPT as Research Scientist: Probing GPT's Capabilities as a Research Librarian, Research Ethicist, Data Generator and Data Predictor
- Title（参考訳）: 研究者としてのChatGPT : GPTの図書館員・研究倫理学者・データ生成者・データ予測者としての能力を探る
- Authors: Steven A. Lehr, Aylin Caliskan, Suneragiri Liyanage, Mahzarin R. Banaji,
- Abstract要約: 本研究は,GPT-3.5とGPT-4の4つの中心的な構成要素にまたがる機能について,系統的に検討した。
研究1 (Research Librarian) では、人間の研究者とは異なり、GPT-3.5 と GPT-4 は架空の参照を生成する。
研究2(Research Ethicist)において、GPT-4(GPT-3.5ではないが)は、架空の研究プロトコルにおけるpハックのような違反を検出することを証明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.64714933619189
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How good a research scientist is ChatGPT? We systematically probed the capabilities of GPT-3.5 and GPT-4 across four central components of the scientific process: as a Research Librarian, Research Ethicist, Data Generator, and Novel Data Predictor, using psychological science as a testing field. In Study 1 (Research Librarian), unlike human researchers, GPT-3.5 and GPT-4 hallucinated, authoritatively generating fictional references 36.0% and 5.4% of the time, respectively, although GPT-4 exhibited an evolving capacity to acknowledge its fictions. In Study 2 (Research Ethicist), GPT-4 (though not GPT-3.5) proved capable of detecting violations like p-hacking in fictional research protocols, correcting 88.6% of blatantly presented issues, and 72.6% of subtly presented issues. In Study 3 (Data Generator), both models consistently replicated patterns of cultural bias previously discovered in large language corpora, indicating that ChatGPT can simulate known results, an antecedent to usefulness for both data generation and skills like hypothesis generation. Contrastingly, in Study 4 (Novel Data Predictor), neither model was successful at predicting new results absent in their training data, and neither appeared to leverage substantially new information when predicting more versus less novel outcomes. Together, these results suggest that GPT is a flawed but rapidly improving librarian, a decent research ethicist already, capable of data generation in simple domains with known characteristics but poor at predicting novel patterns of empirical data to aid future experimentation.
- Abstract（参考訳）: 研究者にとってChatGPTはどんなに良いのか?
GPT-3.5 と GPT-4 は,研究司書,研究倫理学者,データ生成者,新奇データ予測者として,心理学を試験分野として利用し,科学的プロセスの4つの中心的な構成要素にまたがる能力を体系的に調査した。
研究1 (Research Librarian) では、人間の研究者とは異なり、GPT-3.5 と GPT-4 は、それぞれ36.0%と5.4%の確率で架空の参照を生成する。
研究2 (Research Ethicist) では、GPT-4 (GPT-3.5ではないが) は、架空の研究プロトコルにおけるpハックのような違反を検知し、88.6%の粗末に提示された問題を修正し、72.6%の微妙に提示された問題を修正した。
研究3(データジェネレータ)では、両モデルが大きな言語コーパスで発見された文化バイアスのパターンを一貫して再現し、ChatGPTが既知の結果をシミュレートできることを示す。
対照的に、Studio 4(Novel Data Predictor)では、どちらのモデルもトレーニングデータに欠けている新しい結果を予測することに成功しなかった。
これらの結果は、GPTは欠陥はあるものの急速に改善したライブラリリアンであり、すでに十分な研究倫理学者であり、既知の特徴を持つ単純なドメインでデータを生成することができるが、将来の実験に役立つ実験データの新しいパターンを予測できないことを示唆している。
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