論文の概要: HybridQuestion: Human-AI Collaboration for Identifying High-Impact Research Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03849v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 15:10:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 02:03:42.440194
• Title: HybridQuestion: Human-AI Collaboration for Identifying High-Impact Research Questions
• Title（参考訳）: ハイブリッドクエスト:人間とAIのコラボレーションによるハイイノクティヴな研究課題の特定
• Authors: Keyu Zhao, Fengli Xu, Yong Li, Tie-Yan Liu,
• Abstract要約: 「AIサイエンティスト」パラダイムは研究プロセスの重要な段階を自動化して科学研究を変革している。 AIの科学者が意味のある研究の疑問を特定できるのか? 本稿では、AIのスケーラブルなデータ処理機能と、人間の専門家の価値判断を統合する、人間-AIハイブリッドソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.1029746371619
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The "AI Scientist" paradigm is transforming scientific research by automating key stages of the research process, from idea generation to scholarly writing. This shift is expected to accelerate discovery and expand the scope of scientific inquiry. However, a key question remains unclear: can AI scientists identify meaningful research questions? While Large Language Models (LLMs) have been applied successfully to task-specific ideation, their potential to conduct strategic, long-term assessments of past breakthroughs and future questions remains largely unexplored. To address this gap, we explore a human-AI hybrid solution that integrates the scalable data processing capabilities of AI with the value judgment of human experts. Our methodology is structured in three phases. The first phase, AI-Accelerated Information Gathering, leverages AI's advantage in processing vast amounts of literature to generate a hybrid information base. The second phase, Candidate Question Proposing, utilizes this synthesized data to prompt an ensemble of six diverse LLMs to propose an initial candidate pool, filtered via a cross-model voting mechanism. The third phase, Hybrid Question Selection, refines this pool through a multi-stage filtering process that progressively increases human oversight. To validate this system, we conducted an experiment aiming to identify the Top 10 Scientific Breakthroughs of 2025 and the Top 10 Scientific Questions for 2026 across five major disciplines. Our analysis reveals that while AI agents demonstrate high alignment with human experts in recognizing established breakthroughs, they exhibit greater divergence in forecasting prospective questions, suggesting that human judgment remains crucial for evaluating subjective, forward-looking challenges.
• Abstract（参考訳）: AI Scientist"パラダイムは、研究プロセスの重要な段階をアイデア生成から学術的な執筆へと自動化することで、科学的研究を変革している。 この変化は発見を加速し、科学的調査の範囲を広げることが期待されている。 しかし、重要な疑問はまだ不明だ。AI科学者は有意義な研究課題を特定できるのか? 大規模言語モデル(LLM)はタスク固有の概念にうまく適用されているが、過去のブレークスルーと今後の質問に対する戦略的、長期的な評価を行う可能性はほとんど未解明のままである。 このギャップに対処するために、AIのスケーラブルなデータ処理能力と人間の専門家の価値判断を統合する、人間とAIのハイブリッドソリューションについて検討する。 私たちの方法論は3つのフェーズで構成されています。 第1フェーズであるAI-Accelerated Information Gatheringは、大量の文献を処理することで、AIのアドバンテージを活用して、ハイブリッドな情報ベースを生成する。 第2のフェーズであるCandidate Question Proposingは、この合成データを利用して、6つの多様なLCMのアンサンブルを誘導し、クロスモデル投票機構を介してフィルタリングされる初期候補プールを提案する。 第3のフェーズであるハイブリッド質問選択(Hybrid Question Selection)は、このプールを多段階のフィルタリングプロセスによって洗練し、人間の監視を徐々に増加させます。 本研究では,2025年のトップ10科学的ブレークスルーと,2026年のトップ10科学的質問を5大分野にわたって識別する実験を行った。 我々の分析によると、AIエージェントは、確立されたブレークスルーを認識する上で、人間の専門家と高い整合性を示す一方で、予測可能な質問の予測において、より大きなばらつきを示しており、人間の判断が主観的で先見的な課題を評価する上で重要であることを示唆している。

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