論文の概要: AI-Assisted Scientific Assessment: A Case Study on Climate Change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09723v1
- Date: Tue, 10 Feb 2026 12:26:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.530738
- Title: AI-Assisted Scientific Assessment: A Case Study on Climate Change
- Title（参考訳）: AIによる科学的評価 : 気候変動を事例として
- Authors: Christian Buck, Levke Caesar, Michelle Chen Huebscher, Massimiliano Ciaramita, Erich M. Fischer, Zeke Hausfather, Özge Kart Tokmak, Reto Knutti, Markus Leippold, Joseph Ludescher, Katharine J. Mach, Sofia Palazzo Corner, Kasra Rafiezadeh Shahi, Johan Rockström, Joeri Rogelj, Boris Sakschewski,
- Abstract要約: 我々は、協調的な科学的評価を支援するように設計されたジェミニベースのAI環境を評価する。
我々は、大西洋平均転回循環(AMOC)の安定性という、複雑なトピックでシステムをテストした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3586595015273564
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emerging paradigm of AI co-scientists focuses on tasks characterized by repeatable verification, where agents explore search spaces in 'guess and check' loops. This paradigm does not extend to problems where repeated evaluation is impossible and ground truth is established by the consensus synthesis of theory and existing evidence. We evaluate a Gemini-based AI environment designed to support collaborative scientific assessment, integrated into a standard scientific workflow. In collaboration with a diverse group of 13 scientists working in the field of climate science, we tested the system on a complex topic: the stability of the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC). Our results show that AI can accelerate the scientific workflow. The group produced a comprehensive synthesis of 79 papers through 104 revision cycles in just over 46 person-hours. AI contribution was significant: most AI-generated content was retained in the report. AI also helped maintain logical consistency and presentation quality. However, expert additions were crucial to ensure its acceptability: less than half of the report was produced by AI. Furthermore, substantial oversight was required to expand and elevate the content to rigorous scientific standards.
- Abstract（参考訳）: AIの共同科学者の新たなパラダイムは、エージェントが'guess and check'ループで検索スペースを探索する、繰り返し検証を特徴とするタスクに焦点を当てている。
このパラダイムは、繰り返し評価が不可能な問題に拡張されず、理論と既存の証拠のコンセンサス合成によって基礎的真理が確立される。
我々は、協力的な科学的評価をサポートするように設計されたジェミニベースのAI環境を評価し、標準的な科学ワークフローに統合する。
気候科学の分野で働く13人の科学者の多様なグループと共同で、大西洋平均転回循環(AMOC)の安定性という複雑なトピックでシステムをテストしました。
我々の結果は、AIが科学的なワークフローを加速できることを示している。
このグループは、わずか46時間で79枚の論文を104回の改訂サイクルで総合的に合成した。
AIによるコントリビューションは重要で、ほとんどのAI生成コンテンツがレポートに残されている。
AIは論理的一貫性とプレゼンテーション品質の維持にも役立った。
しかし、専門家による追加は受理性を確保するために重要であり、報告の半分以下はAIによって作成された。
さらに、内容を厳格な科学的基準に拡張し、高めるためには、かなりの監視が必要とされた。
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