論文の概要: Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04109v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 08:25:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 16:25:56.273271
• Title: Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers
• Title（参考訳）: LLMは新たな研究思想を創出できるのか? 100人以上のNLP研究者による大規模人間研究
• Authors: Chenglei Si, Diyi Yang, Tatsunori Hashimoto,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.26363107905344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have sparked optimism about their potential to accelerate scientific discovery, with a growing number of works proposing research agents that autonomously generate and validate new ideas. Despite this, no evaluations have shown that LLM systems can take the very first step of producing novel, expert-level ideas, let alone perform the entire research process. We address this by establishing an experimental design that evaluates research idea generation while controlling for confounders and performs the first head-to-head comparison between expert NLP researchers and an LLM ideation agent. By recruiting over 100 NLP researchers to write novel ideas and blind reviews of both LLM and human ideas, we obtain the first statistically significant conclusion on current LLM capabilities for research ideation: we find LLM-generated ideas are judged as more novel (p < 0.05) than human expert ideas while being judged slightly weaker on feasibility. Studying our agent baselines closely, we identify open problems in building and evaluating research agents, including failures of LLM self-evaluation and their lack of diversity in generation. Finally, we acknowledge that human judgements of novelty can be difficult, even by experts, and propose an end-to-end study design which recruits researchers to execute these ideas into full projects, enabling us to study whether these novelty and feasibility judgements result in meaningful differences in research outcome.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、科学的な発見を加速する可能性に対する楽観主義を喚起し、新しいアイデアを自律的に生成し、検証する研究エージェントを提唱する研究が増えている。 それにもかかわらず、LLMシステムが新しい専門家レベルのアイデアを創出する第一歩を踏み出すことができるという評価は行われていない。 本研究は,共同創設者のコントロールをしながら研究アイデア生成を評価し,専門家NLP研究者とLLMアイデアエージェントとの直接比較を行う実験的な設計を確立することにより,この問題に対処する。 100人以上のNLP研究者を雇い、新しいアイデアとLLMと人間のアイデアの盲点レビューを書くことで、研究アイデアのための現在のLLM能力に関する最初の統計的に重要な結論を得る。 LLMの自己評価の失敗や世代における多様性の欠如など,研究エージェントの構築と評価におけるオープンな問題を明らかにする。 最後に, 新規性の人的判断は専門家でも困難であることを認め, 研究成果に有意な違いをもたらすかどうかを調査し, 研究者を全面的なプロジェクトとして採用するエンド・ツー・エンドの研究設計を提案する。

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