論文の概要: Detecting AI-Generated Content in Academic Peer Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00319v1
- Date: Fri, 30 Jan 2026 21:15:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.116859
- Title: Detecting AI-Generated Content in Academic Peer Reviews
- Title（参考訳）: アカデミックピアレビューにおけるAI生成コンテンツの検出
- Authors: Siyuan Shen, Kai Wang,
- Abstract要約: 本研究では、過去のレビューに基づいて訓練された検出モデルを適用し、ピアレビューにおけるAI生成コンテンツの時間的出現について検討する。
我々は2022年以前のAI生成コンテンツの最小限の検出と、2025年までの大幅な増加を観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.46916526949695
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing availability of large language models (LLMs) has raised questions about their role in academic peer review. This study examines the temporal emergence of AI-generated content in peer reviews by applying a detection model trained on historical reviews to later review cycles at International Conference on Learning Representations (ICLR) and Nature Communications (NC). We observe minimal detection of AI-generated content before 2022, followed by a substantial increase through 2025, with approximately 20% of ICLR reviews and 12% of Nature Communications reviews classified as AI-generated in 2025. The most pronounced growth of AI-generated reviews in NC occurs between the third and fourth quarter of 2024. Together, these findings provide suggestive evidence of a rapidly increasing presence of AI-assisted content in peer review and highlight the need for further study of its implications for scholarly evaluation.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の可用性が高まる中で、学術的ピアレビューにおける彼らの役割に関する疑問が持ち上がっている。
本研究は,ICLR(International Conference on Learning Representations)とNC(Nature Communications)において,過去のレビューに基づいて訓練された検出モデルを用いて,ピアレビューにおけるAI生成コンテンツの時間的出現について検討した。
我々は2022年以前のAI生成コンテンツを最小限に検出し、その後2025年までに大幅に増加し、約20%のICLRレビューと12%のNature Communicationsレビューが2025年にAI生成に分類された。
NCにおけるAI生成レビューの最も顕著な増加は、2024年の第3四半期から第4四半期の間である。
これらの知見は、ピアレビューにおけるAI支援コンテンツの存在が急速に増大していることの示唆的な証拠を提供し、学術的評価におけるその意義についてさらなる研究の必要性を強調している。
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