論文の概要: Generative AI in Science: Applications, Challenges, and Emerging Questions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08310v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 05:02:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.243226
- Title: Generative AI in Science: Applications, Challenges, and Emerging Questions
- Title（参考訳）: 科学におけるジェネレーティブAI:応用、課題、そして創発的な疑問
- Authors: Ryan Harries, Cornelia Lawson, Philip Shapira,
- Abstract要約: このレビューは、GenAIに関連する科学文献を特定するために、OpenAlex出版データベースに掲載されている。
この分析によると、科学と科学の実践にGenAIが急速に採用されているものの、その長期的な影響はいまだ不明である。
この研究は、GenAIの科学における役割の高まりに関する初期の洞察を提供し、この発展途上の分野における将来の研究への疑問を特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49157446832511503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper examines the impact of Generative Artificial Intelligence (GenAI) on scientific practices, conducting a qualitative review of selected literature to explore its applications, benefits, and challenges. The review draws on the OpenAlex publication database, using a Boolean search approach to identify scientific literature related to GenAI (including large language models and ChatGPT). Thirty-nine highly cited papers and commentaries are reviewed and qualitatively coded. Results are categorized by GenAI applications in science, scientific writing, medical practice, and education and training. The analysis finds that while there is a rapid adoption of GenAI in science and science practice, its long-term implications remain unclear, with ongoing uncertainties about its use and governance. The study provides early insights into GenAI's growing role in science and identifies questions for future research in this evolving field.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)が科学的実践に与える影響について検討し,その応用,メリット,課題について質的な考察を行う。
このレビューはOpenAlexの出版データベースを参考にしており、Booleanの検索手法を用いてGenAI(大規模言語モデルやChatGPTを含む)に関連する科学文献を識別する。
高度に引用された30の論文や注釈がレビューされ、質的にコード化されている。
結果は、科学、科学論文、医療実践、教育と訓練におけるGenAIの応用によって分類される。
この分析によると、科学と科学の実践にGenAIが急速に採用されているが、その長期的な意味ははっきりしていない。
この研究は、GenAIの科学における役割の高まりに関する初期の洞察を提供し、この発展途上の分野における将来の研究への疑問を特定する。
関連論文リスト
- Generative AI and the future of scientometrics: current topics and future questions [0.1638581561083717]
本研究の目的は, サイエントメトリックスにおけるGenAIの利用を概観し, この分野への広範な影響について議論することである。
我々は、分布言語学に根ざしたGenAIの生成的・確率的性質について紹介する。
我々は、GenAIがいかに人間の「放火」を模倣できるかという議論と、これを関連づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-01T14:22:16Z) - From Recall to Reasoning: Automated Question Generation for Deeper Math Learning through Large Language Models [44.99833362998488]
先進数学のためのコンテンツ生成を最適化する第1ステップについて検討した。
我々は、GenAIがコース内容に関連する高品質な実践問題を生み出す能力について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-17T08:30:10Z) - Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation [58.064940977804596]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-07T18:26:45Z) - Position: Evaluating Generative AI Systems Is a Social Science Measurement Challenge [78.35388859345056]
我々は,MLコミュニティが,GenAIシステム評価のための計測機器を開発する際に,社会科学の学習と図面の恩恵を受けることを論じる。
我々は,GenAIシステムの能力,行動,および影響に関する概念を測定するための,社会科学からの計測理論に基づく4段階の枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-01T21:09:51Z) - Research Integrity and GenAI: A Systematic Analysis of Ethical Challenges Across Research Phases [0.0]
学界における生成AI(GenAI)ツールの急速な開発と利用は、ユーザにとって複雑で多面的な倫理的課題を提示している。
本研究は、さまざまな研究段階におけるGenAIの使用による倫理的懸念について検討することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-13T13:31:45Z) - Generative AI Tools in Academic Research: Applications and Implications for Qualitative and Quantitative Research Methodologies [0.0]
本研究では,生成人工知能(GenAI)が学術研究に与える影響について検討し,質的・定量的データ分析への応用に焦点をあてる。
GenAIツールは急速に進化し、研究の生産性を高め、複雑な分析プロセスを民主化するための新たな可能性を提供する。
学術的実践への統合は、研究の完全性、セキュリティ、著作家精神、そして学術作品の変化する性質に関する重要な疑問を提起する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-13T13:10:03Z) - Computing in the Life Sciences: From Early Algorithms to Modern AI [45.74830585715129]
本稿では,生命科学におけるコンピューティングの歴史的発展を通じて,重要なマイルストーンと技術進歩を強調した。
この議論には、生物学的プロセスの計算モデルの導入、バイオインフォマティクスツールの出現、現代の生命科学研究におけるAI/MLの統合が含まれる。
科学的な大規模言語モデルやバイオAIツールなど、生命科学で使用されるAI対応ツールに注意が向けられ、その能力、限界、生物学的リスクへの影響を調べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T21:36:52Z) - A Systematic Review of Generative AI for Teaching and Learning Practice [0.37282630026096586]
高等教育におけるGenAIシステムの利用に関するガイドラインは合意されていない。
HEにおける学際的・多次元的な研究は、共同研究を通じて必要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T18:16:27Z) - The collective use and perceptions of generative AI tools in digital humanities research: Survey-based results [0.6906005491572401]
創造的な人工知能技術は、デジタルヒューマニティに重要な意味を持つ研究環境に革命をもたらした。
本稿では、DH研究者がChatGPTなどの生成AI技術を研究に採用し、批判的に評価する方法について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T18:33:00Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z) - Learning to Reason for Text Generation from Scientific Tables [100.61286775597947]
SciGenは、テキスト間のデータ生成を推論するタスクのための新しいチャレンジデータセットです。
科学的なテーブルの記述は表の内容の表面的な実現を越えて、テーブルの価値上の推論を要求します。
本研究は,scigenにおける最先端データ対テキスト生成モデルの有効性について検討し,共通指標と人的評価を用いて結果を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-16T18:01:36Z) - A Survey of Knowledge-Enhanced Text Generation [81.24633231919137]
テキスト生成の目標は、機械を人間の言語で表現できるようにすることである。
入力テキストを出力テキストにマッピングすることを学ぶことで、目的を達成するために、様々なニューラルエンコーダデコーダモデルが提案されている。
この問題に対処するために、研究者は入力テキスト以外の様々な種類の知識を生成モデルに組み込むことを検討してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T06:46:46Z)
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。