論文の概要: The AI Research Assistant: Promise, Peril, and a Proof of Concept

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22842v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 10:29:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.646108
• Title: The AI Research Assistant: Promise, Peril, and a Proof of Concept
• Title（参考訳）: AIリサーチアシスタント: 約束、失敗、そして概念の証明
• Authors: Tan Bui-Thanh,
• Abstract要約: 詳細な事例研究を通じて実証的な証拠を提供する。 コラボレーションによって、注目すべき機能と限界の両方が明らかになった。 我々の経験から、適切な懐疑論や検証プロトコルを使用すると、AIツールは数学的発見を有意義に加速させることができることが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Can artificial intelligence truly contribute to creative mathematical research, or does it merely automate routine calculations while introducing risks of error? We provide empirical evidence through a detailed case study: the discovery of novel error representations and bounds for Hermite quadrature rules via systematic human-AI collaboration. Working with multiple AI assistants, we extended results beyond what manual work achieved, formulating and proving several theorems with AI assistance. The collaboration revealed both remarkable capabilities and critical limitations. AI excelled at algebraic manipulation, systematic proof exploration, literature synthesis, and LaTeX preparation. However, every step required rigorous human verification, mathematical intuition for problem formulation, and strategic direction. We document the complete research workflow with unusual transparency, revealing patterns in successful human-AI mathematical collaboration and identifying failure modes researchers must anticipate. Our experience suggests that, when used with appropriate skepticism and verification protocols, AI tools can meaningfully accelerate mathematical discovery while demanding careful human oversight and deep domain expertise.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、創造的な数学的研究に本当に貢献できるだろうか? 我々は,人間とAIの協調による新たな誤り表現とハーマイト二次規則の境界の発見という,詳細なケーススタディを通じて実証的な証拠を提供する。 複数のAIアシスタントで作業することで、手作業による成果を超えて、AIアシストによるいくつかの定理の定式化と証明が可能になりました。 コラボレーションによって、注目すべき機能と限界の両方が明らかになった。 AIは代数的操作、体系的な証明探索、文学合成、LaTeXの準備に優れていた。 しかし、全てのステップは厳密な人間の検証、問題の定式化のための数学的直観、戦略的方向性を必要とした。 研究者が期待する失敗モードの特定と、人間とAIの数学的コラボレーションの成功におけるパターンを明らかにすることで、異常な透明性で完全な研究ワークフローを文書化する。 我々の経験から、適切な懐疑論や検証プロトコルを使用する場合、AIツールは、慎重に人間の監視と深いドメインの専門知識を必要としながら、数学的発見を有意義に加速させることができることが示唆されている。

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