論文の概要: HIKMA: Human-Inspired Knowledge by Machine Agents through a Multi-Agent Framework for Semi-Autonomous Scientific Conferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21370v1
- Date: Fri, 24 Oct 2025 11:52:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.458407
- Title: HIKMA: Human-Inspired Knowledge by Machine Agents through a Multi-Agent Framework for Semi-Autonomous Scientific Conferences
- Title（参考訳）: HIKMA: 半自律科学会議のための多エージェントフレームワークによる機械エージェントによる人間に触発された知識
- Authors: Zain Ul Abideen Tariq, Mahmood Al-Zubaidi, Uzair Shah, Marco Agus, Mowafa Househ,
- Abstract要約: HIKMA Semi-Autonomous Conferenceは、学術出版・プレゼンテーションパイプラインへの人工知能のエンドツーエンド統合を通じて学術コミュニケーションを再構築する最初の実験である。
本稿では,AIデータセットのキュレーション,AIベースの原稿生成,AIによるピアレビュー,AIによるリビジョン,AIカンファレンスのプレゼンテーション,AIアーカイブの普及などを含むHIKMAフレームワークの設計,実装,評価について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0976030190722526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: HIKMA Semi-Autonomous Conference is the first experiment in reimagining scholarly communication through an end-to-end integration of artificial intelligence into the academic publishing and presentation pipeline. This paper presents the design, implementation, and evaluation of the HIKMA framework, which includes AI dataset curation, AI-based manuscript generation, AI-assisted peer review, AI-driven revision, AI conference presentation, and AI archival dissemination. By combining language models, structured research workflows, and domain safeguards, HIKMA shows how AI can support - not replace traditional scholarly practices while maintaining intellectual property protection, transparency, and integrity. The conference functions as a testbed and proof of concept, providing insights into the opportunities and challenges of AI-enabled scholarship. It also examines questions about AI authorship, accountability, and the role of human-AI collaboration in research.
- Abstract（参考訳）: HIKMA Semi-Autonomous Conferenceは、学術出版・プレゼンテーションパイプラインへの人工知能のエンドツーエンド統合を通じて学術コミュニケーションを再構築する最初の実験である。
本稿では,AIデータセットのキュレーション,AIベースの原稿生成,AIによるピアレビュー,AIによるリビジョン,AIカンファレンスのプレゼンテーション,AIアーカイブの普及などを含むHIKMAフレームワークの設計,実装,評価について述べる。
言語モデル、構造化された研究ワークフロー、ドメインセーフガードを組み合わせることで、HIKMAはAIがどのようにサポートできるかを示す。
カンファレンスはテストベッドと概念実証として機能し、AI対応の奨学金の機会と課題に関する洞察を提供する。
また、AIのオーサシップ、説明責任、研究における人間とAIのコラボレーションの役割に関する質問も調べている。
関連論文リスト
- From Passive Tool to Socio-cognitive Teammate: A Conceptual Framework for Agentic AI in Human-AI Collaborative Learning [0.0]
我々は、ツールとしてのAIから、コラボレーションパートナとしてのAIへの移行をグラフ化する、新しい概念的フレームワークを提案する。
真の意識や共有意図を欠いたAIが真の協力者であるかどうかを検討する。
この区別は、教育におけるAIの教育、教育設計、そして将来の研究課題に重要な意味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T16:17:32Z) - The AI Imperative: Scaling High-Quality Peer Review in Machine Learning [49.87236114682497]
AIによるピアレビューは、緊急の研究とインフラの優先事項になるべきだ、と私たちは主張する。
我々は、事実検証の強化、レビュアーのパフォーマンスの指導、品質改善における著者の支援、意思決定におけるAC支援におけるAIの具体的な役割を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-09T18:37:14Z) - A Conceptual Exploration of Generative AI-Induced Cognitive Dissonance and its Emergence in University-Level Academic Writing [0.0]
本研究は,認知不協和(CD)のトリガーおよび増幅器として,生成人工知能(GenAI)が果たす役割について考察する。
我々は、AI駆動の効率と、独創性、努力、知的所有権の原則との緊張を浮き彫りにして、GenAIによるCDの仮説的構成を導入する。
我々は、この不協和を緩和するための戦略について議論する。例えば、反射的教育、AIリテラシープログラム、GenAI使用の透明性、規律固有のタスク再設計などである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-08T21:31:04Z) - What is Ethical: AIHED Driving Humans or Human-Driven AIHED? A Conceptual Framework enabling the Ethos of AI-driven Higher education [0.6216023343793144]
本研究は,ユネスコとOECDの倫理基準の遵守を保証するために,高次教育における人間駆動型AI(HD-AIHED)フレームワークを紹介する。
この研究は、参加型コシステム、フェーズドヒューマンインテリジェンス、SWOC分析、AI倫理レビューボードを適用して、大学やHE機関のAI準備とガバナンス戦略を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-07T11:13:31Z) - Augmenting the Author: Exploring the Potential of AI Collaboration in Academic Writing [25.572926673827165]
このケーススタディは、学術的な仕事において、責任と効果的なAI統合を保証するためのAIの限界を認識し、設計、出力分析、そして認識することの重要性を強調します。
この論文は、効果的なプロンプト戦略を探求し、Gen AIモデルの比較分析を提供することにより、ヒューマン・コンピュータインタラクションの分野に貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T19:06:39Z) - A call for embodied AI [1.7544885995294304]
我々は、人工知能の次の基本ステップとして、エンボディードAIを提案する。
Embodied AIの範囲を広げることで、認知アーキテクチャに基づく理論的枠組みを導入する。
このフレームワークはFristonのアクティブな推論原則と一致しており、EAI開発に対する包括的なアプローチを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T09:11:20Z) - 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) - Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and
Stir" [76.44130385507894]
本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
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。