論文の概要: Generative Knowledge Production Pipeline Driven by Academic Influencers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24681v1
• Date: Fri, 30 May 2025 15:07:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:53.019719
• Title: Generative Knowledge Production Pipeline Driven by Academic Influencers
• Title（参考訳）: アカデミックインフルエンサーによる生成的知識生産パイプライン
• Authors: Katalin Feher, Marton Demeter,
• Abstract要約: 本研究では,53のアカデミックインフルエンサー・ビデオを用いて,新しい,構造化された,実装可能なパイプラインを同定する。 発見は、出版を自動化し、知識生産への参加を民主化する、生成的AIの可能性を強調している。 本研究は,共同インテリジェンス適応のための生成出版生産パイプラインと政策フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI transforms knowledge production, validation, and dissemination, raising academic integrity and credibility concerns. This study examines 53 academic influencer videos that reached 5.3 million viewers to identify an emerging, structured, implementation-ready pipeline balancing originality, ethical compliance, and human-AI collaboration despite the disruptive impacts. Findings highlight generative AI's potential to automate publication workflows and democratize participation in knowledge production while challenging traditional scientific norms. Academic influencers emerge as key intermediaries in this paradigm shift, connecting bottom-up practices with institutional policies to improve adaptability. Accordingly, the study proposes a generative publication production pipeline and a policy framework for co-intelligence adaptation and reinforcing credibility-centered standards in AI-powered research. These insights support scholars, educators, and policymakers in understanding AI's transformative impact by advocating responsible and innovation-driven knowledge production. Additionally, they reveal pathways for automating best practices, optimizing scholarly workflows, and fostering creativity in academic research and publication.
• Abstract（参考訳）: 生成AIは知識生産、検証、普及を変革し、学術的完全性と信頼性の懸念を提起する。 この研究では、53のアカデミックインフルエンサー・ビデオが530万の視聴者に到達し、独創性、倫理的コンプライアンス、人間とAIのコラボレーションのバランスをとる新しい、構造化された、実装可能なパイプラインを特定した。 発見は、出版ワークフローを自動化し、伝統的な科学規範に挑戦しながら、知識生産への参加を民主化する、生成的AIの可能性を強調している。 アカデミックインフルエンサーは、このパラダイムシフトにおける重要な仲介者として出現し、ボトムアップの実践と制度的な政策を結びつけて適応性を改善する。 そこで本研究では,AIを活用した研究において,協調知能適応と信頼性中心の標準強化のための生成出版生産パイプラインとポリシフレームワークを提案する。 これらの洞察は、AIの変革的影響を理解するための学者、教育者、政策立案者を支援する。 さらに、彼らはベストプラクティスを自動化し、学術的なワークフローを最適化し、学術的な研究と出版において創造性を育むための道筋を明らかにする。

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