論文の概要: The Science Fiction Science Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03430v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 13:20:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.977056
- Title: The Science Fiction Science Method
- Title（参考訳）: サイエンス・フィクション・サイエンス・メソッド
- Authors: Iyad Rahwan, Azim Shariff, Jean-François Bonnefon,
- Abstract要約: 本稿では,実験手法を用いて将来の技術をシミュレートする手法について述べる。
我々は、未来の制御されたバリエーションに割り当てられた参加者の態度と行動の定量的測定を収集する。
この方法がまだ十分に受け入れられていない理由は、その潜在的な利点にもかかわらず、実験科学者が深刻な妥当性の脅威に直面している仕事に従事することに消極的である可能性があることを示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8754707197790144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predicting the social and behavioral impact of future technologies, before they are achieved, would allow us to guide their development and regulation before these impacts get entrenched. Traditionally, this prediction has relied on qualitative, narrative methods. Here we describe a method which uses experimental methods to simulate future technologies, and collect quantitative measures of the attitudes and behaviors of participants assigned to controlled variations of the future. We call this method 'science fiction science'. We suggest that the reason why this method has not been fully embraced yet, despite its potential benefits, is that experimental scientists may be reluctant to engage in work facing such serious validity threats as science fiction science. To address these threats, we consider possible constraints on the kind of technology that science fiction science may study, as well as the unconventional, immersive methods that science fiction science may require. We seek to provide perspective on the reasons why this method has been marginalized for so long, what benefits it would bring if it could be built on strong yet unusual methods, and how we can normalize these methods to help the diverse community of science fiction scientists to engage in a virtuous cycle of validity improvement.
- Abstract（参考訳）: 将来のテクノロジーの社会的および行動的影響を予測すれば、これらの影響が定着する前に、開発と規制をガイドすることができます。
伝統的に、この予測は定性的、物語的手法に依存してきた。
本稿では,実験手法を用いて将来の技術のシミュレーションを行い,未来の制御に割り当てられた参加者の態度や行動の定量的な測定を行う手法について述べる。
私たちはこの手法を「SFサイエンス」と呼んでいる。
この方法がまだ十分に受け入れられていない理由は、その潜在的な利点にもかかわらず、実験科学者がSF科学のような真剣な脅威に直面する仕事に従事することに消極的である可能性があることを示唆する。
これらの脅威に対処するために、私たちは、SF科学が研究することのできる技術の種類と、SF科学が要求する非伝統的で没入的な方法に関する制約について検討する。
我々は、この方法が長い間、疎外されてきた理由、強いが珍しい手法で構築できればどのようなメリットをもたらすのか、そして、これらの手法を標準化して、さまざまなSF科学者のコミュニティが有効性向上の活発なサイクルに参加するのを助ける方法を模索している。
関連論文リスト
- ScienceMeter: Tracking Scientific Knowledge Updates in Language Models [79.33626657942169]
大規模言語モデル(LLM)は、科学研究を支援するためにますます使われているが、科学的進歩に関する彼らの知識は急速に時代遅れになる。
我々は,過去,現在,未来にまたがる科学的知識の更新手法を評価するための新しいフレームワークであるScienceMeterを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-30T07:28:20Z) - Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists [72.3420699173245]
自律的なジェネラリスト科学者(AGS)の概念は、エージェントAIとエンボディロボットを組み合わせて、研究ライフサイクル全体を自動化している。
AGSは科学的発見に必要な時間と資源を大幅に削減することを目指している。
これらの自律的なシステムが研究プロセスにますます統合されるにつれて、科学的な発見が新しいスケーリング法則に従うかもしれないという仮説を立てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-28T14:00:27Z) - Automating the Practice of Science -- Opportunities, Challenges, and Implications [48.54225838534946]
本稿では、科学的実践における自動化のスコープを評価し、最近のアプローチを評価する。
自動科学の背景にあるモチベーションについて議論し、遭遇したハードルを分析し、その影響を調査し、この記事では、研究者、政策立案者、ステークホルダーに、自動化科学の実践のフロンティアをナビゲートするよう依頼する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:51:31Z) - Explain the Black Box for the Sake of Science: the Scientific Method in the Era of Generative Artificial Intelligence [0.9065034043031668]
我々は、人類の科学的発見のための複雑な推論が、少なくとも人工知能の出現以前には重要な存在であると主張している。
意思決定に使用されるAIシステムの原則を知ることは、ドメインの専門家や科学者と接触するポイントになり得る。
我々は、この分野を、予測AIシステムの解釈可能性に基づいて、領域の専門家が科学的仮説と説明を定式化する、説明可能な科学用AIと定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-15T08:34:42Z) - Control Risk for Potential Misuse of Artificial Intelligence in Science [85.91232985405554]
我々は、科学におけるAI誤用の危険性の認識を高めることを目的としている。
化学科学における誤用の実例を取り上げる。
我々は、科学におけるAIモデルの誤用リスクを制御するSciGuardというシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:50:57Z) - DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery
through Sophisticated AI System Technologies [116.09762105379241]
DeepSpeed4Scienceは、AIシステム技術革新を通じてユニークな機能を構築することを目指している。
我々は、構造生物学研究における2つの重要なシステム課題に対処するために、DeepSpeed4Scienceで行った初期の進歩を紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T22:05:15Z) - Scientists' Warning on Technology [8.171594942398336]
現在の技術システムは気候変動を悪化させ、地球の生態系が変質している。
これらの危機に対処するにはクリーンエネルギー技術や人工知能といった新しい技術を採用する必要があるかもしれない。
このような変革にはリスクはないが、人類文明を持続可能な未来へと導くのに役立つかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T23:30:47Z) - GFlowNets for AI-Driven Scientific Discovery [74.27219800878304]
我々はGFlowNetsと呼ばれる新しい確率論的機械学習フレームワークを提案する。
GFlowNetsは、実験科学ループのモデリング、仮説生成、実験的な設計段階に適用できる。
我々は、GFlowNetsがAIによる科学的発見の貴重なツールになり得ると論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:29:43Z) - From Kepler to Newton: Explainable AI-based Paradigm for Science
Discovery [16.392568986688595]
我々は、科学発見のための説明可能なAIベースのパラダイムを導入する。
AIに基づく科学発見プロセスを示すために、ケプラーの惑星運動法則とニュートンの普遍重力法則が(説明可能な)AIによってどのように再発見されるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-24T00:45:27Z) - A Review into Data Science and Its Approaches in Mechanical Engineering [0.0]
本稿では,データサイエンスを概説し,その方法について概説する。
はじめに、異なるデータサイエンスの定義とその技術における背景をレビューした。
データサイエンスの手法を研究に用いた機械工学分野のいくつかの研究がレビューされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-30T23:05:29Z) - Biases in Data Science Lifecycle [0.0]
本研究の目的は,データ科学者の実践的ガイドラインを提供し,その意識を高めることである。
この研究では、さまざまなバイアス源をレビューし、データサイエンスライフサイクルの異なる段階の下でグループ化しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T13:41:48Z)
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。