論文の概要: Development of Application-Specific Large Language Models to Facilitate Research Ethics Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10741v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 08:48:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:48.968694
• Title: Development of Application-Specific Large Language Models to Facilitate Research Ethics Review
• Title（参考訳）: 研究倫理を実践する応用特有な大規模言語モデルの開発
• Authors: Sebastian Porsdam Mann, Joel Seah Jiehao, Stephen R. Latham, Julian Savulescu, Mateo Aboy, Brian D. Earp,
• Abstract要約: IRBレビュープロセスを容易にするアプリケーション固有大規模言語モデル(LLM)を提案する。 これらのIRB固有のLCMは、IRB固有の文献と機関的なデータセットに基づいて微調整される。 我々は、事前レビューのスクリーニング、予備分析、一貫性チェック、意思決定支援など、潜在的なアプリケーションの概要を述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Institutional review boards (IRBs) play a crucial role in ensuring the ethical conduct of human subjects research, but face challenges including inconsistency, delays, and inefficiencies. We propose the development and implementation of application-specific large language models (LLMs) to facilitate IRB review processes. These IRB-specific LLMs would be fine-tuned on IRB-specific literature and institutional datasets, and equipped with retrieval capabilities to access up-to-date, context-relevant information. We outline potential applications, including pre-review screening, preliminary analysis, consistency checking, and decision support. While addressing concerns about accuracy, context sensitivity, and human oversight, we acknowledge remaining challenges such as over-reliance on AI and the need for transparency. By enhancing the efficiency and quality of ethical review while maintaining human judgment in critical decisions, IRB-specific LLMs offer a promising tool to improve research oversight. We call for pilot studies to evaluate the feasibility and impact of this approach.
• Abstract（参考訳）: 制度審査委員会(IRB)は、人間研究の倫理的行為を保証する上で重要な役割を担っているが、矛盾、遅延、非効率といった課題に直面している。 IRBレビュープロセスを容易にするアプリケーション固有の大規模言語モデル(LLM)の開発と実装を提案する。 これらのIRB固有のLLMは、IRB固有の文献や機関のデータセットに基づいて微調整され、最新のコンテキスト関連情報にアクセスするための検索機能を備えている。 我々は、事前レビューのスクリーニング、予備分析、一貫性チェック、意思決定支援など、潜在的なアプリケーションの概要を述べる。 正確性、コンテキスト感度、人間の監視に関する懸念に対処する一方で、AIへの過度な信頼や透明性の必要性といった課題も認識しています。 批判的判断において人間の判断を維持しながら倫理的レビューの効率と品質を向上させることにより、IRB固有のLLMは、研究監視を改善するための有望なツールを提供する。 このアプローチの実現可能性と影響を評価するために、パイロットスタディを求めます。

関連論文リスト

• A Comprehensive Survey of Direct Preference Optimization: Datasets, Theories, Variants, and Applications [52.42860559005861]
  DPO(Direct Preference Optimization)は、アライメントのための有望なアプローチとして登場した。 DPOの様々な進歩と固有の制限にもかかわらず、これらの側面の詳細なレビューは現在、文献に欠けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T02:27:24Z)
• An evidence-based methodology for human rights impact assessment (HRIA) in the development of AI data-intensive systems [49.1574468325115]
  我々は、すでに人権がデータ利用の分野で決定を下していることを示している。 本研究は人権影響評価(HRIA)の方法論とモデルである。 提案手法は,具体的ケーススタディで検証し,その有効性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T16:27:52Z)
• Inadequacies of Large Language Model Benchmarks in the Era of Generative Artificial Intelligence [5.147767778946168]
  我々は、23の最先端のLarge Language Models (LLMs)ベンチマークを批判的に評価する。 私たちの研究は、バイアス、真の推論、適応性、実装の不整合、エンジニアリングの複雑さ、多様性、文化的およびイデオロギー規範の見落としなど、重大な制限を明らかにしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T11:08:10Z)
• AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents [74.16170899755281]
  本稿では,LLMエージェントの分析的評価に適したオープンソース評価フレームワークであるAgentBoardを紹介する。 AgentBoardは、インクリメンタルな進歩と包括的な評価ツールキットをキャプチャする、きめ細かい進捗率のメトリクスを提供する。 これはLLMエージェントの能力と限界に光を当てるだけでなく、その性能の解釈可能性も最前線に広める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T01:51:00Z)
• Word-Level ASR Quality Estimation for Efficient Corpus Sampling and Post-Editing through Analyzing Attentions of a Reference-Free Metric [5.592917884093537]
  品質推定(QE)メトリクスのポテンシャルは、ASRシステムにおける説明可能な人工知能(XAI)を強化する新しいツールとして導入され、評価される。 NoRefERメトリックの能力は、単語レベルの誤りを識別し、ASR仮説を補うのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T16:48:55Z)
• VECHR: A Dataset for Explainable and Robust Classification of Vulnerability Type in the European Court of Human Rights [2.028075209232085]
  VECHRは,脆弱性型分類と説明的根拠に基づく,新たな専門家によるマルチラベルデータセットである。 予測可能性と説明可能性の両方の観点から,VECHRの最先端モデルの性能をベンチマークする。 当社のデータセットは、パフォーマンス、説明可能性、堅牢性に関する大幅な改善の余地を提供する、ユニークな課題を呈しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T16:05:52Z)
• Perspectives on Large Language Models for Relevance Judgment [56.935731584323996]
  大型言語モデル(LLM)は、関連判断を支援することができると主張している。 自動判定が検索システムの評価に確実に利用できるかどうかは不明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T13:08:38Z)
• Methodological reflections for AI alignment research using human feedback [0.0]
  AIアライメントは、AI技術が人間の関心や価値観、機能と安全で倫理的な方法で一致しているかどうかを調査することを目的としている。 LLMは、予測が難しい方法で学習し、適応する能力があるため、意図しない行動を示す可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T14:27:33Z)
• Investigating Fairness Disparities in Peer Review: A Language Model Enhanced Approach [77.61131357420201]
  我々は、大規模言語モデル(LM)の助けを借りて、ピアレビューにおける公平性格差の徹底した厳密な研究を行う。 我々は、2017年から現在までのICLR(International Conference on Learning Representations)カンファレンスで、包括的なリレーショナルデータベースを収集、組み立て、維持しています。 我々は、著作者性別、地理、著作者、機関的名声など、興味のある複数の保護属性に対する公平性の違いを仮定し、研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T16:19:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。