論文の概要: Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05151v2
- Date: Wed, 16 Apr 2025 10:54:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-17 20:12:20.947965
- Title: Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる科学の変容:AIによる科学的発見,実験,コンテンツ生成,評価
- Authors: Steffen Eger, Yong Cao, Jennifer D'Souza, Andreas Geiger, Christian Greisinger, Stephanie Gross, Yufang Hou, Brigitte Krenn, Anne Lauscher, Yizhi Li, Chenghua Lin, Nafise Sadat Moosavi, Wei Zhao, Tristan Miller,
- Abstract要約: 多くの新しいAIモデルとツールが提案され、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるようにすることを約束している。
これらのツールの欠点と誤用の可能性に関する倫理的懸念は、議論の中で特に顕著な位置を占める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.064940977804596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of large multimodal language models, science is now at a threshold of an AI-based technological transformation. Recently, a plethora of new AI models and tools has been proposed, promising to empower researchers and academics worldwide to conduct their research more effectively and efficiently. This includes all aspects of the research cycle, especially (1) searching for relevant literature; (2) generating research ideas and conducting experimentation; generating (3) text-based and (4) multimodal content (e.g., scientific figures and diagrams); and (5) AI-based automatic peer review. In this survey, we provide an in-depth overview over these exciting recent developments, which promise to fundamentally alter the scientific research process for good. Our survey covers the five aspects outlined above, indicating relevant datasets, methods and results (including evaluation) as well as limitations and scope for future research. Ethical concerns regarding shortcomings of these tools and potential for misuse (fake science, plagiarism, harms to research integrity) take a particularly prominent place in our discussion. We hope that our survey will not only become a reference guide for newcomers to the field but also a catalyst for new AI-based initiatives in the area of "AI4Science".
- Abstract（参考訳）: 大規模なマルチモーダル言語モデルの出現により、科学は現在、AIベースの技術変革のしきい値にある。
最近、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるように、数多くの新しいAIモデルとツールが提案されている。
具体的には,研究サイクルのすべての側面,特に関連する文献の検索,(2)研究アイデアの生成と実験実施,(3)テキストベースおよび(4)マルチモーダルコンテンツ(例えば,科学的図形や図形)の生成,(5)AIベースの自動ピアレビューを含む。
本調査では、これらのエキサイティングな最近の発展について、科学的研究プロセスを根本的に変えることを約束する詳細な概要を述べる。
以上の5つの側面を概説し、関連するデータセット、方法、結果(評価を含む)、および今後の研究の限界と範囲について述べる。
これらのツールの欠点と誤用の可能性(フェイクサイエンス、プラギアリズム、研究の完全性への害)に関する倫理的懸念は、我々の議論において特に顕著な位置を占める。
AI4Scienceの分野における新たなAIベースのイニシアチブの触媒として,私たちの調査が,新参者の現場への参照ガイドになることを期待しています。
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