論文の概要: Generative Artificial Intelligence for Academic Research: Evidence from Guidance Issued for Researchers by Higher Education Institutions in the United States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00664v1
- Date: Sat, 01 Mar 2025 23:34:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 18:50:37.536986
- Title: Generative Artificial Intelligence for Academic Research: Evidence from Guidance Issued for Researchers by Higher Education Institutions in the United States
- Title（参考訳）: 学術研究のための創造的人工知能:米国における高等教育機関による研究者への指導からの証拠
- Authors: Amrita Ganguly, Aditya Johri, Areej Ali, Nora McDonald,
- Abstract要約: ジェネレーティブAI(GenAI)は、研究活動の大幅な変化を示唆している。
これにより、GenAIの一見生産的な使用と倫理的懸念のバランスをとる方法について疑問が持ち上がった。
これらの懸念に対処するため、多くの高等教育機関(HEIs)は研究者のための制度的なガイダンスを公開した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.06279597585806
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The recent development and use of generative AI (GenAI) has signaled a significant shift in research activities such as brainstorming, proposal writing, dissemination, and even reviewing. This has raised questions about how to balance the seemingly productive uses of GenAI with ethical concerns such as authorship and copyright issues, use of biased training data, lack of transparency, and impact on user privacy. To address these concerns, many Higher Education Institutions (HEIs) have released institutional guidance for researchers. To better understand the guidance that is being provided we report findings from a thematic analysis of guidelines from thirty HEIs in the United States that are classified as R1 or 'very high research activity.' We found that guidance provided to researchers: (1) asks them to refer to external sources of information such as funding agencies and publishers to keep updated and use institutional resources for training and education; (2) asks them to understand and learn about specific GenAI attributes that shape research such as predictive modeling, knowledge cutoff date, data provenance, and model limitations, and educate themselves about ethical concerns such as authorship, attribution, privacy, and intellectual property issues; and (3) includes instructions on how to acknowledge sources and disclose the use of GenAI, how to communicate effectively about their GenAI use, and alerts researchers to long term implications such as over reliance on GenAI, legal consequences, and risks to their institutions from GenAI use. Overall, guidance places the onus of compliance on individual researchers making them accountable for any lapses, thereby increasing their responsibility.
- Abstract（参考訳）: 近年のジェネレーティブAI(GenAI)の発展と利用は、ブレインストーミング、提案書、普及、レビューといった研究活動の大幅な変化を示唆している。
このことは、著者や著作権問題、バイアスのあるトレーニングデータの使用、透明性の欠如、ユーザのプライバシーへの影響といった倫理的懸念とGenAIの一見生産的な使用のバランスをとる方法に関する疑問を提起している。
これらの懸念に対処するため、多くの高等教育機関(HEIs)は研究者のための制度的なガイダンスを公開した。
R1または「非常に高い研究活動」に分類される米国の30のHEIのガイドラインのテーマ分析から得られた知見を,より深く理解するために報告する。
研究者は,(1)資金機関や出版社などの外部情報ソースに,教育・教育のための機関資源の更新・活用を依頼すること,(2)予測モデリング,知識切断日,データ証明,モデル制限などの研究を形作る特定のGenAI属性について理解・学習すること,(3)GenAIの使用源の認識・開示方法,GenAI使用の効果的なコミュニケーション方法,及びGenAI使用への依存,法的帰結,およびGenAI使用のリスクへの長期的影響を研究者に警告すること,の3つを見出した。
全体として、ガイダンスは個々の研究者にコンプライアンスのオンスを課し、経過に責任を負わせることによって、責任を増大させる。
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