論文の概要: Useful for Exploration, Risky for Precision: Evaluating AI Tools in Academic Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10125v2
• Date: Tue, 12 May 2026 06:44:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 18:21:07.113058
• Title: Useful for Exploration, Risky for Precision: Evaluating AI Tools in Academic Research
• Title（参考訳）: 探究、精度のリスク:学術研究におけるAIツールの評価
• Authors: Anthea Dathe, Kiran Hoffmann, Aline Mangold,
• Abstract要約: 本研究は、AIベースのQ&Aと研究用文献レビューツールを評価するために、人間中心とコンピュータ中心のメトリクスを組み合わせたベンチマークフレームワークを提案し、適用する。 以上の結果から,Q&A ツールが価値ある概要と概ね正確な要約を提供する可能性が示唆されるが,正確な情報抽出には必ずしも信頼できない。 この発見は、透明性、検証効率、AIツールの研究者への注意深い統合を強化するための説明可能性機能の重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) tools are being incorporated into scientific research workflows with the potential to enhance efficiency in tasks such as document analysis, question answering (Q&A), and literature search. However, system outputs are often difficult to verify, lack transparency in their generation and remain prone to errors. Suitable benchmarks are needed to document and evaluate arising issues. Nevertheless, existing benchmarking approaches are not adequately capturing human-centered criteria such as usability, interpretability, and integration into research workflows. To address this gap, the present work proposes and applies a benchmarking framework combining human-centered and computer-centered metrics to evaluate AI-based Q&A and literature review tools for research use. The findings suggest that Q&A tools can offer valuable overviews and generally accurate summaries; however, they are not always reliable for precise information extraction. Explainable AI (xAI) accuracy was particularly low, meaning highlighted source passages frequently failed to correspond to generated answers. This shifted the burden of validation back onto the researcher. Literature review tools supported exploratory searches but showed low reproducibility, limited transparency regarding chosen sources and databases, and inconsistent source quality, making them unsuitable for systematic reviews. A comparison of these tool groups reveals a similar pattern: while AI tools can enhance efficiency in the early stages of the research workflow and shallow tasks, their outputs still require human verification. The findings underscore the importance of explainability features to enhance transparency, verification efficiency and careful integration of AI tools into researchers' workflows. Further, human-centered evaluation remains an important concern to ensure practical applicability.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ツールは、文書分析、質問応答(Q&A)、文学検索といったタスクの効率を高める可能性を持つ科学研究ワークフローに組み込まれている。 しかしながら、システム出力は検証が困難で、生成時の透明性が欠如し、エラーが発生しやすい場合が多い。 発生した問題の文書化と評価には適切なベンチマークが必要である。 それでも、既存のベンチマークアプローチは、ユーザビリティ、解釈可能性、研究ワークフローへの統合といった、人間中心の基準を適切に捉えていない。 このギャップに対処するため、本研究では、AIベースのQ&Aと研究用文献レビューツールを評価するために、人間中心とコンピュータ中心のメトリクスを組み合わせたベンチマークフレームワークを提案し、適用した。 以上の結果から,Q&A ツールが価値ある概要と概ね正確な要約を提供する可能性が示唆されるが,正確な情報抽出には必ずしも信頼できない。 説明可能なAI(xAI)の精度は特に低かった。 これにより、検証の負担を研究者に戻すことができた。 文献レビューツールは探索検索をサポートしたが、再現性が低く、選択されたソースやデータベースに関する透明性が制限され、ソースの品質が矛盾しており、体系的なレビューには適していない。 これらのツールグループを比較すると、同様のパターンが明らかになる。AIツールは研究ワークフローと浅いタスクの初期段階で効率を高めることができるが、そのアウトプットは人間の検証を必要とする。 この発見は、透明性、検証効率、AIツールを研究者のワークフローに統合するための説明可能性機能の重要性を強調している。 さらに、人間中心の評価は、実用性を確保する上で重要な関心事である。

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