論文の概要: SciSciGPT: Advancing Human-AI Collaboration in the Science of Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05559v1
- Date: Mon, 07 Apr 2025 23:19:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-09 13:30:17.260968
- Title: SciSciGPT: Advancing Human-AI Collaboration in the Science of Science
- Title（参考訳）: SciSciGPT:科学における人間とAIの連携の促進
- Authors: Erzhuo Shao, Yifang Wang, Yifan Qian, Zhenyu Pan, Han Liu, Dashun Wang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの最近の進歩は、人間とAIのコラボレーションに新たな可能性をもたらしている。
我々はSciSciGPTを紹介した。SciSciGPTはオープンソースのプロトタイプAIコラボレータで、科学の科学をテストベッドとして利用し、LLMを利用した研究ツールの可能性を探る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.592219145267612
- License:
- Abstract: The increasing availability of large-scale datasets has fueled rapid progress across many scientific fields, creating unprecedented opportunities for research and discovery while posing significant analytical challenges. Recent advances in large language models (LLMs) and AI agents have opened new possibilities for human-AI collaboration, offering powerful tools to navigate this complex research landscape. In this paper, we introduce SciSciGPT, an open-source, prototype AI collaborator that uses the science of science as a testbed to explore the potential of LLM-powered research tools. SciSciGPT automates complex workflows, supports diverse analytical approaches, accelerates research prototyping and iteration, and facilitates reproducibility. Through case studies, we demonstrate its ability to streamline a wide range of empirical and analytical research tasks while highlighting its broader potential to advance research. We further propose an LLM Agent capability maturity model for human-AI collaboration, envisioning a roadmap to further improve and expand upon frameworks like SciSciGPT. As AI capabilities continue to evolve, frameworks like SciSciGPT may play increasingly pivotal roles in scientific research and discovery, unlocking further opportunities. At the same time, these new advances also raise critical challenges, from ensuring transparency and ethical use to balancing human and AI contributions. Addressing these issues may shape the future of scientific inquiry and inform how we train the next generation of scientists to thrive in an increasingly AI-integrated research ecosystem.
- Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットが利用可能になったことで、多くの科学分野が急速に進歩し、研究や発見に前例のない機会を生み出し、重要な分析上の課題を提起した。
大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの最近の進歩は、人間とAIのコラボレーションに新たな可能性をもたらし、この複雑な研究環境をナビゲートするための強力なツールを提供している。
本稿では,LLMを活用した研究ツールの可能性を探るため,科学科学をテストベッドとして利用する,オープンソースのプロトタイプAIコラボレータであるSciSciGPTを紹介する。
SciSciGPTは複雑なワークフローを自動化し、多様な分析アプローチをサポートし、研究のプロトタイピングとイテレーションを加速し、再現性を促進する。
ケーススタディを通じて、幅広い経験的および分析的な研究課題を合理化しつつ、研究を進める幅広い可能性を強調しながら、その能力を実証する。
我々はさらに、SciSciGPTのようなフレームワークをさらに改善し拡張するためのロードマップを構想する、人間とAIのコラボレーションのためのLLMエージェント能力成熟モデルを提案する。
AIの能力が進化を続けるにつれ、SciSciGPTのようなフレームワークは科学研究や発見においてますます重要な役割を担い、さらなる機会を解放する。
同時に、これらの新たな進歩は、透明性と倫理的使用の確保から、人間とAIのコントリビューションのバランスを取ることに至るまで、重要な課題も提起している。
これらの問題に対処すれば、科学調査の未来を形作って、AI統合研究のエコシステムの中で、次世代の科学者をいかに成長させるかを教えてくれるかもしれない。
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