論文の概要: Generative Artificial Intelligence for Literature Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16475v1
- Date: Fri, 15 May 2026 15:42:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.504557
- Title: Generative Artificial Intelligence for Literature Reviews
- Title（参考訳）: 文献レビューのためのジェネレーティブ人工知能
- Authors: Gerit Wagner, Julian Prester, Reza Mousavi, Roman Lukyanenko, Guy Pare,
- Abstract要約: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)は、組織、アカデミア、一般大衆を嵐によって奪った。
特に、大きなテキストコーパスの要約、質問回答、データ抽出、翻訳といった印象的なGenAI機能は、文学レビューの実施に深く影響している。
本稿では,汎用的・専門的なGenAIツールを用いて文献レビューを行うためのアプローチについて概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (GenAI), based on large-language models (LLMs), such as ChatGPT, has taken organizations, academia, and the public by storm. In particular, impressive GenAI capabilities such as summarization of large text corpora, question-answering, data extraction, and translation, carry profound implications for the conduct of literature reviews. This impacts science, organizations and the general public, as all can benefit from GenAI-supported literature reviews. Building on the technical foundations of GenAI and grounded in established methodological discourse, this work outlines approaches for conducting literature reviews using both general-purpose (e.g., ChatGPT, Gemini, Claude) and specialized GenAI tools (e.g., Consensus, Elicit). We provide illustrative examples of prompts and suggest methodologically-sound literature review strategies. Throughout this perspective paper, we adopt a balanced approach considering both the opportunities and the risks of relying on GenAI in the conduct of literature reviews. We conclude by discussing philosophical questions related to the effects of GenAI on long-term scientific progress, and also present fruitful opportunities for research on improving the core of GenAI's technology-its architecture and training data-and suggest open issues in GenAI-based literature reviews methodology.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)に基づくジェネレーティブ人工知能(GenAI)は、組織、アカデミック、一般大衆を嵐によって取り除いている。
特に、大きなテキストコーパスの要約、質問回答、データ抽出、翻訳といった印象的なGenAI機能は、文学レビューの実施に深く影響している。
これは科学、組織、一般大衆に影響を及ぼし、すべてはGenAIが支援する文献レビューの恩恵を受けることができる。
本研究は,GenAIの技術基盤を基盤として,汎用的(ChatGPT,Gemini,Claudeなど)と特殊なGenAIツール(Consensus,Elicitなど)を用いて文献レビューを行うためのアプローチを概説する。
本稿では,プロンプトの具体例を示し,方法論的な文献レビュー戦略を提案する。
この観点から、文献レビューの実施において、GenAIに頼る機会とリスクの両方を考慮し、バランスのとれたアプローチを採用する。
我々は、GenAIが長期的な科学的進歩に与える影響に関する哲学的問題について議論し、また、GenAIのテクノロジーイット・アーキテクチャーのコアとデータトレーニングに関する研究の成果を提示し、GenAIベースの文献レビュー方法論におけるオープンな問題を提案する。
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