論文の概要: AIssistant: An Agentic Approach for Human--AI Collaborative Scientific Work on Reviews and Perspectives in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12282v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 15:50:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.67913
• Title: AIssistant: An Agentic Approach for Human--AI Collaborative Scientific Work on Reviews and Perspectives in Machine Learning
• Title（参考訳）: AIsistant: 機械学習におけるレビューと展望に関する人間-AI共同研究のエージェント的アプローチ
• Authors: Sasi Kiran Gaddipati, Farhana Keya, Gollam Rabby, Sören Auer,
• Abstract要約: ここでは、AIssistantを用いた最初の実験を、機械学習の研究論文の視点とレビューのために提示する。 本システムでは,文学,セクションワイド実験,引用管理,自動文書生成のためのモジュールツールとエージェントを統合している。 その効果にもかかわらず、幻覚的引用、動的紙構造への適応の困難、マルチモーダルコンテンツの不完全統合など、重要な制限を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.464267718050055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in AI-assisted research have introduced powerful tools for literature retrieval, hypothesis generation, experimentation, and manuscript preparation. However, systems remain fragmented and lack human-centred workflows. To address these gaps, we introduce AIssistant, an agentic, open-source Human-AI collaborative framework designed to simplify the end-to-end creation of scientific workflows. Since our development is still in an early stage, we present here the first experiments with AIssistant for perspective and review research papers in machine learning. Our system integrates modular tools and agents for literature synthesis, section-wise experimentation, citation management, and automatic LaTeX paper text generation, while maintaining human oversight at every stage to ensure accuracy, coherence, and scholarly rigour. We conducted a comprehensive evaluation across three layers: (1) Independent Human Review, following NeurIPS double-blind standards; (2) Automated LLM Review, using GPT-5 as a scalable human review proxy; and (3) Program Chair Oversight, where the chair monitors the entire review process and makes final validation and acceptance decisions. The results demonstrate that AIssistant improves drafting efficiency and thematic consistency. Nonetheless, Human-AI collaboration remains essential for maintaining factual correctness, methodological soundness, and ethical compliance. Despite its effectiveness, we identify key limitations, including hallucinated citations, difficulty adapting to dynamic paper structures, and incomplete integration of multimodal content.
• Abstract（参考訳）: AI支援研究の進歩は、文献検索、仮説生成、実験、原稿作成のための強力なツールを導入してきた。 しかし、システムは断片化され、人間中心のワークフローが欠如している。 これらのギャップに対処するために、我々はAIssistantを紹介した。AIssistantはエージェント的でオープンソースのHuman-AIコラボレーティブフレームワークで、科学ワークフローのエンドツーエンド作成を簡単にするために設計されている。 私たちの開発はまだ初期段階なので、機械学習の研究論文の視点とレビューのために、AIssistantを使った最初の実験をここで紹介します。 本システムは,文学合成,セクションワイド実験,引用管理,自動LaTeX紙テキスト生成のためのモジュールツールとエージェントを統合し,精度,一貫性,学術的厳密性を確保するために,各段階における人間の監視を維持している。 我々は,(1)独立人レビュー,(1)NeurIPSダブルブラインド標準に従う独立人レビュー,(2)GPT-5をスケーラブルなヒューマンレビュープロキシとして使用した自動LLMレビュー,(3)プログラムチェアの監視,レビュープロセス全体を監視し,最終的な検証と承認決定を行うプログラムチェア監視の3層にわたる総合的な評価を行った。 その結果,AIsistantは起草効率とテーマ整合性を向上することが示された。 それでも、事実的正当性、方法論的健全性、倫理的コンプライアンスを維持するためには、人間とAIの協力が不可欠である。 その効果にもかかわらず、幻覚的引用、動的紙構造への適応の困難、マルチモーダルコンテンツの不完全統合など、重要な制限を識別する。

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