論文の概要: Research Integrity and Academic Authority in the Age of Artificial Intelligence: From Discovery to Curation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05574v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 06:47:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.873345
• Title: Research Integrity and Academic Authority in the Age of Artificial Intelligence: From Discovery to Curation?
• Title（参考訳）: 人工知能時代の研究統合性と学術機関:発見からキュレーションへ
• Authors: Simon Chesterman, Loy Hui Chieh,
• Abstract要約: 人工知能は研究の組織と実践を変えつつある。 本稿は、これらの発展が研究の完全性に挑戦し、学術的権威の伝統的な基盤を損なうことを主張する。 技術フロンティアの企業研究所と競合するのではなく、大学は、容易に自動化または商業化できない役割を強化することで、正当性を維持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is reshaping the organization and practice of research in ways that extend far beyond gains in productivity. AI systems now accelerate discovery, reorganize scholarly labour, and mediate access to expanding scientific literatures. At the same time, generative models capable of producing text, images, and data at scale introduce new epistemic and institutional vulnerabilities. They exacerbate challenges of reproducibility, blur lines of authorship and accountability, and place unprecedented pressure on peer review and editorial systems. These risks coincide with a deeper political-economic shift: the centre of gravity in AI research has moved decisively from universities to private laboratories with privileged access to data, compute, and engineering talent. As frontier models become increasingly proprietary and opaque, universities face growing difficulty interrogating, reproducing, or contesting the systems on which scientific inquiry increasingly depends. This article argues that these developments challenge research integrity and erode traditional bases of academic authority, understood as the institutional capacity to render knowledge credible, contestable, and independent of concentrated power. Rather than competing with corporate laboratories at the technological frontier, universities can sustain their legitimacy by strengthening roles that cannot be readily automated or commercialized: exercising judgement over research quality in an environment saturated with synthetic outputs; curating the provenance, transparency, and reproducibility of knowledge; and acting as ethical and epistemic counterweights to private interests. In an era of informational abundance, the future authority of universities lies less in maximizing discovery alone than in sustaining the institutional conditions under which knowledge can be trusted and publicly valued.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、生産性の向上をはるかに超える方法で研究の組織と実践を再構築している。 AIシステムは、発見を加速し、学術的な労働力を再編成し、科学文献の拡張へのアクセスを仲介する。 同時に、テキスト、画像、データを大規模に生成できる生成モデルは、新しいてんかんおよび制度上の脆弱性を導入している。 再現性、著者や説明責任の曖昧さといった課題を悪化させ、ピアレビューや編集システムに前例のない圧力をかける。 これらのリスクは、より深い政治的・経済的な変化と一致している。AI研究における重力の中心は、データ、計算、エンジニアリングの才能に特権を持った、大学から民間の研究所へと決定的に移行した。 フロンティアモデルがプロプライエタリで不透明になるにつれて、大学は、科学的な探求がますます依存するシステムに対する尋問、再生、あるいは争うことの難しさに直面している。 本稿は、これらの発展が研究の完全性に挑戦し、知識を信頼し、競争し、集中力から独立させるための制度的能力として理解された学術的権威の伝統的な基盤を損なうことを主張する。 技術フロンティアの企業研究所と競合する代わりに、大学は、簡単に自動化または商業化できない役割を強化し、合成出力で飽和した環境における研究品質に関する判断を行使し、知識の証明、透明性、再現性をキュレートし、倫理的およびエピステマティック・カウンターウェイトとして私益に作用することで、彼らの正当性を維持することができる。 情報豊富な時代には、大学の将来的な権威は、知識を信頼し、公的に価値を評価できる制度的な条件を維持することよりも、発見を最大化することだけにある。

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