論文の概要: AI-Based Reconstruction from Inherited Personal Data: Analysis, Feasibility, and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03059v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 16:19:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.566692
- Title: AI-Based Reconstruction from Inherited Personal Data: Analysis, Feasibility, and Prospects
- Title（参考訳）: 継承された個人データからAIに基づく再構築:分析,実現可能性,展望
- Authors: Mark Zilberman,
- Abstract要約: 本稿では,コンピュータに格納されたデータに対して人工知能(AI)を訓練することにより,遺族研究者の「電子コピー」を作成する可能性について考察する。
遺伝研究者のコンピュータ上での典型的なデータ量を分析することで、約100万語がAIトレーニングに利用できると推定されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This article explores the feasibility of creating an "electronic copy" of a deceased researcher by training artificial intelligence (AI) on the data stored in their personal computers. By analyzing typical data volumes on inherited researcher computers, including textual files such as articles, emails, and drafts, it is estimated that approximately one million words are available for AI training. This volume is sufficient for fine-tuning advanced pre-trained models like GPT-4 to replicate a researcher's writing style, domain expertise, and rhetorical voice with high fidelity. The study also discusses the potential enhancements from including non-textual data and file metadata to enrich the AI's representation of the researcher. Extensions of the concept include communication between living researchers and their electronic copies, collaboration among individual electronic copies, as well as the creation and interconnection of organizational electronic copies to optimize information access and strategic decision-making. Ethical considerations such as ownership and security of these electronic copies are highlighted as critical for responsible implementation. The findings suggest promising opportunities for AI-driven preservation and augmentation of intellectual legacy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータに格納されたデータに対して人工知能(AI)を訓練することにより,遺族研究者の「電子コピー」を作成する可能性について考察する。
論文、電子メール、ドラフトなどのテキストファイルを含む、遺伝研究者のコンピュータ上の典型的なデータ量を分析することで、AIトレーニングに約100万ワードが利用できると推定されている。
このボリュームは、GPT-4のような精密に調整された事前訓練されたモデルにおいて、研究者の書き方、ドメインの専門知識、そして忠実度の高い修辞音声を再現するのに十分である。
この研究はまた、研究者のAI表現を強化するために、テキスト以外のデータやファイルメタデータを含めることによる潜在的な拡張についても論じている。
この概念の拡張には、生きた研究者とその電子コピー間のコミュニケーション、個々の電子コピー間のコラボレーション、情報アクセスと戦略的意思決定を最適化するための組織的電子コピーの作成と相互接続が含まれる。
これらの電子コピーの所有権やセキュリティといった倫理的考察は、責任ある実装にとって重要であると強調されている。
この発見は、AIによる知的遺産の保存と強化のための有望な機会を示唆している。
関連論文リスト
- Evidencing Unauthorized Training Data from AI Generated Content using Information Isotopes [0.0]
競争力を維持するために、一部の機関は必然的に、または故意に、AIトレーニングのための不正なデータを含めるかもしれない。
我々は情報同位体の概念を導入し、不透明なAIシステム内のトレーニングデータの追跡においてそれらの特性を解明する。
本研究では,不正なデータ使用の証拠を同定し,提示するための情報同位体追跡手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T07:35:59Z) - The impact of AI and peer feedback on research writing skills: a study using the CGScholar platform among Kazakhstani scholars [0.0]
本研究は、CGScholarプラットフォームを用いたカザフスタンの学術著作開発におけるAIとピアフィードバックの影響について研究する。
この研究は、AIツールとピアフィードバックプロセスへの親しみが参加者のオープンネスにどのように影響するかを調べることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-05T04:34:25Z) - CS-PaperSum: A Large-Scale Dataset of AI-Generated Summaries for Scientific Papers [3.929864777332447]
CS-PaperSumは、31の上位コンピュータサイエンスカンファレンスから91,919件の大規模データセットである。
我々のデータセットは、自動文献分析、研究トレンド予測、AIによる科学的発見を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-27T22:48:35Z) - Data Shapley in One Training Run [88.59484417202454]
Data Shapleyは、機械学習コンテキストにおけるデータのコントリビューションに寄与するための、原則化されたフレームワークを提供する。
既存のアプローチでは、計算集約的な異なるデータサブセット上の再学習モデルが必要である。
本稿では、対象とするデータモデルに対するスケーラブルなデータ属性を提供することにより、これらの制限に対処するIn-Run Data Shapleyを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T17:09:24Z) - Quantitative Analysis of AI-Generated Texts in Academic Research: A Study of AI Presence in Arxiv Submissions using AI Detection Tool [0.0]
本研究は,学術機関がArxivに投稿するために用いた,意図的に制作されたコンテンツを閲覧する手法について分析する。
統計分析によると、Originality.aiは98%の精度で正確である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T17:20:48Z) - AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T06:55:19Z) - On the Evolution of A.I. and Machine Learning: Towards a Meta-level
Measuring and Understanding Impact, Influence, and Leadership at Premier A.I.
Conferences [0.26999000177990923]
我々は、過去数十年間、AIと機械学習研究者の影響力、影響力、リーダーシップの分析を可能にする手段を提示する。
我々は,1969年に開催された第1回IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)以降,AIと機械学習のフラッグシップカンファレンスで発表された論文について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T03:41:12Z) - DeepShovel: An Online Collaborative Platform for Data Extraction in
Geoscience Literature with AI Assistance [48.55345030503826]
地質学者は、関連する結果やデータを発見、抽出、集約するために膨大な量の文献を読む必要がある。
DeepShovelは、彼らのニーズをサポートするAI支援データ抽出システムである。
14人の研究者によるユーザ評価の結果、DeepShovelは科学データベース構築のためのデータ抽出の効率を改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-21T12:18:08Z)
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。