論文の概要: Usefulness of LLMs as an Author Checklist Assistant for Scientific Papers: NeurIPS'24 Experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03417v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 22:06:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 10:47:47.572741
• Title: Usefulness of LLMs as an Author Checklist Assistant for Scientific Papers: NeurIPS'24 Experiment
• Title（参考訳）: 学術論文の著者チェックリストアシスタントとしてのLLMの有用性:NeurIPS'24実験
• Authors: Alexander Goldberg, Ihsan Ullah, Thanh Gia Hieu Khuong, Benedictus Kent Rachmat, Zhen Xu, Isabelle Guyon, Nihar B. Shah,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、科学的ピアレビューを支援する上で有望だが議論の余地のあるツールである。 本研究は,論文提出を提出基準に適合させるツールとして,会議環境におけるLCMの有用性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.09144776166979
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) represent a promising, but controversial, tool in aiding scientific peer review. This study evaluates the usefulness of LLMs in a conference setting as a tool for vetting paper submissions against submission standards. We conduct an experiment at the 2024 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) conference, where 234 papers were voluntarily submitted to an "LLM-based Checklist Assistant." This assistant validates whether papers adhere to the author checklist used by NeurIPS, which includes questions to ensure compliance with research and manuscript preparation standards. Evaluation of the assistant by NeurIPS paper authors suggests that the LLM-based assistant was generally helpful in verifying checklist completion. In post-usage surveys, over 70% of authors found the assistant useful, and 70% indicate that they would revise their papers or checklist responses based on its feedback. While causal attribution to the assistant is not definitive, qualitative evidence suggests that the LLM contributed to improving some submissions. Survey responses and analysis of re-submissions indicate that authors made substantive revisions to their submissions in response to specific feedback from the LLM. The experiment also highlights common issues with LLMs: inaccuracy (20/52) and excessive strictness (14/52) were the most frequent issues flagged by authors. We also conduct experiments to understand potential gaming of the system, which reveal that the assistant could be manipulated to enhance scores through fabricated justifications, highlighting potential vulnerabilities of automated review tools.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、科学的ピアレビューを支援する上で有望だが議論の余地のあるツールである。 本研究は,論文提出を提出基準に適合させるツールとして,会議環境におけるLCMの有用性を評価する。 我々は2024年のNeurIPSカンファレンスで実験を行い、234の論文が「LLMベースのチェックリストアシスタント」に自発的に提出された。 このアシスタントは、論文がNeurIPSが使用する著者チェックリストに準拠しているかどうかを検証する。 NeurIPS論文の著者によるアシスタントの評価は、LLMベースのアシスタントがチェックリストの完全性を検証するのに一般的に有用であったことを示唆している。 使用後の調査では、70%以上の著者がアシスタントが有用であることに気付き、70%はフィードバックに基づいて論文の改訂やチェックリストの回答を示す。 アシスタントへの因果的帰属は決定的ではないが、質的な証拠は、LSMがいくつかの提案の改善に寄与したことを示唆している。 再提出に対する調査回答と分析は、著者がLSMからの具体的なフィードバックに応じて、提出を実質的に修正したことを示している。 不正確 (20/52) と過度に厳密 (14/52) は、著者によって最も頻繁に指摘される問題である。 我々はまた、システムの潜在的なゲームを理解するために実験を行い、自動化されたレビューツールの潜在的な脆弱性を強調しながら、製造された正当化を通じてスコアを強化するためにアシスタントを操作できることを明らかにした。

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