論文の概要: Generative AI as a Linguistic Equalizer in Global Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11687v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 08:48:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:22.99379
• Title: Generative AI as a Linguistic Equalizer in Global Science
• Title（参考訳）: グローバルサイエンスにおける言語的等化器としてのジェネレーティブAI
• Authors: Dragan Filimonovic, Christian Rutzer, Jeffrey Macher, Rolf Weder,
• Abstract要約: 我々は,ジェネレーティブAI(GenAI)がグローバルサイエンスにおける言語的等化剤として機能するかどうかを検証した最初の大規模エビデンスを提供する。 我々は、非英語圏の著者によるGenAI支援版と非支援版の比較を行った。 2022年末にChatGPTがリリースされて以降,GenAI支援出版物に顕著な収束がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For decades, the dominance of English has created a substantial barrier in global science, disadvantaging non-native speakers. The recent rise of generative AI (GenAI) offers a potential technological response to this long-standing inequity. We provide the first large-scale evidence testing whether GenAI acts as a linguistic equalizer in global science. Drawing on 5.65 million scientific articles published from 2021 to 2024, we compare GenAI-assisted and non-assisted publications from authors in non-English-speaking countries. Using text embeddings derived from a pretrained large language model (SciBERT), we measure each publication's linguistic similarity to a benchmark of scientific writing from U.S.-based authors and track stylistic convergence over time. We find significant and growing convergence for GenAI-assisted publications after the release of ChatGPT in late 2022. The effect is strongest for domestic coauthor teams from countries linguistically distant from English. These findings provide large-scale evidence that GenAI is beginning to reshape global science communication by reducing language barriers in research.
• Abstract（参考訳）: 何十年にもわたって、英語の優位は世界の科学において大きな障壁となり、非ネイティブ話者を困らせてきた。 近年のジェネレーティブAI(GenAI)の台頭は、この長期的不平等に対する潜在的な技術的対応を提供する。 我々は,GenAIがグローバルサイエンスにおける言語的等化剤として機能するかどうかを検証した最初の大規模エビデンスを提供する。 2021年から2024年にかけて発行された5億6500万の学術論文を参考に、非英語圏の著作者によるGenAI支援と非支援の論文を比較した。 事前訓練された大言語モデル(SciBERT)から導かれたテキスト埋め込みを用いて、米国在住の著者による科学的文章のベンチマークと各出版物の言語的類似性を計測し、時間とともにスタイリスティックな収束を追跡する。 2022年末にChatGPTがリリースされて以降,GenAI支援出版物に顕著な収束がみられた。 この効果は、言語的に英語から離れた国からの国内の共著者チームにとって最も強い。 これらの知見は、GenAIが研究における言語障壁を減らし、グローバルな科学コミュニケーションを再構築し始めているという大規模な証拠を提供する。

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