論文の概要: Inspectable AI for Science: A Research Object Approach to Generative AI Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11261v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 10:13:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.468867
• Title: Inspectable AI for Science: A Research Object Approach to Generative AI Governance
• Title（参考訳）: 科学のためのインスペクタブルAI: ジェネレーティブAIガバナンスのための研究対象アプローチ
• Authors: Ruta Binkyte, Sharif Abuaddba, Chamikara Mahawaga, Ming Ding, Natasha Fernandes, Mario Fritz,
• Abstract要約: 研究対象としてのAI(AI-RO)について紹介する。 AIが著者なのか単なるツールなのかを議論する代わりに、我々はAIインタラクションを研究プロセスの構造化された検査可能なコンポーネントとして扱うことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.790980610679384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces AI as a Research Object (AI-RO), a paradigm for governing the use of generative AI in scientific research. Instead of debating whether AI is an author or merely a tool, we propose treating AI interactions as structured, inspectable components of the research process. Under this view, the legitimacy of an AI-assisted scientific paper depends on how model use is integrated into the workflow, documented, and made accountable. Drawing on Research Object theory and FAIR principles, we propose a framework for recording model configuration, prompts, and outputs through interaction logs and metadata packaging. These properties are particularly consequential in security and privacy (S&P) research, where provenance artifacts must satisfy confidentiality constraints, integrity guarantees, and auditability requirements that generic disclosure practices do not address. We implement a lightweight writing pipeline in which a language model synthesizes human-authored structured literature review notes under explicit constraints and produces a verifiable provenance record. We present this work as a position supported by an initial demonstrative workflow, arguing that governance of generative AI in science can be implemented as structured documentation, controlled disclosure, and integrity-preserving provenance capture. Based on this example, we outline and motivate a set of necessary future developments required to make such practices practical and widely adoptable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIを科学研究に活用するためのパラダイムである研究対象としてのAI(AI-RO)を紹介する。 AIが著者なのか単なるツールなのかを議論する代わりに、我々はAIインタラクションを研究プロセスの構造化された検査可能なコンポーネントとして扱うことを提案する。 この観点では、AI支援科学論文の正当性は、モデルの使用がワークフローにどのように統合され、ドキュメント化され、説明可能になったかに依存する。 本研究では、Research Object理論とFAIR原則に基づいて、インタラクションログとメタデータパッケージングを通じてモデル構成、プロンプト、出力を記録するためのフレームワークを提案する。 これらの特性は、特にセキュリティとプライバシ(S&P)の研究において重要であり、そこでは、証明アーティファクトは機密性制約、完全性保証、一般的な開示慣行が解決しない監査性要件を満たす必要がある。 我々は,言語モデルを用いて,明示的な制約の下で人為的な構造化された文献レビューノートを合成し,検証可能な証明記録を生成する,軽量な書き込みパイプラインを実装した。 本研究は、科学における生成AIのガバナンスを構造化された文書化、制御された開示、整合性を保つ前兆キャプチャとして実装できるという、最初の実証的ワークフローが支持する立場として提示する。 この例に基づいて、そのようなプラクティスを実践的かつ広く適用可能にするために必要な、一連の将来の開発を概説し、動機づける。

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