論文の概要: Measuring the Gap Between Human and LLM Research Ideas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01233v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 17:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:08.024019
• Title: Measuring the Gap Between Human and LLM Research Ideas
• Title（参考訳）: 人間とLLMの研究思想のギャップを測る
• Abstract要約: 高品質な人間研究論文の構想評価フレームワークを構築した。 それぞれの論文に対して、我々は、その中核となるアイデアにインスピレーションを与えたであろう、近縁な先行研究の小さなセットをリバースエンジニアリングする。 本稿では、その機会パターンと研究パラダイムにより、それぞれのアイデアをプロファイルするために、2軸のリサーチテイスト分類を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.27812052187884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLMs are increasingly used to brainstorm research ideas, but existing evaluations mostly judge individual ideas by novelty, feasibility, or expert preference. We instead ask: how far are current LLM-generated ideas from human researchers? To characterize this gap, we build a large-scale evaluation framework for ideation from high-quality human research papers. For each paper, we reverse-engineer a small set of closely related prior works that likely inspired its core idea. LLMs are then prompted to generate a new idea from the set of paper titles and summaries. We introduce a two-axis research-taste taxonomy to profile each idea by its opportunity pattern and research paradigm, and use it to quantify the divergence between human and LLM ideas. Across idea sets generated by different LLMs, we observe a consistent distributional gap: LLM ideas are disproportionately concentrated around bridge-like opportunities and synthesis methods, whereas the human paper reference distribution spreads more broadly across ways of framing gaps and constructing contributions. This result suggests that strong LLMs can produce a range of reasonable ideas, but that range remains narrower than, and systematically shifted relative to, human research taste.
• Abstract（参考訳）: LLMは研究のアイデアをブレインストーミングするために使われることが多いが、既存の評価は、新規性、実現可能性、専門家の好みによって個々のアイデアを判断する。 現在のLLM生成のアイデアは、どの程度のレベルにあるのでしょうか? このギャップを特徴付けるために,我々は,高品質な人間研究論文の構想を大規模に評価する枠組みを構築した。 それぞれの論文に対して、我々は、その中核となるアイデアにインスピレーションを与えたであろう、近縁な先行研究の小さなセットをリバースエンジニアリングする。 LLMはその後、一連の論文のタイトルと要約から新しいアイデアを生み出すよう促される。 本稿では、その機会パターンと研究パラダイムにより、それぞれのアイデアをプロファイリングし、人間とLLMのアイデアの相違を定量化するために、2軸のリサーチテイスト分類を導入する。 LLMのアイデアは橋梁のような機会と合成方法に不均等に集中しているのに対して、人間の論文参照分布は、ギャップのフレーミングやコントリビューションの構築方法にまたがって広範に広まっています。 この結果は、強いLLMが合理的なアイデアを生み出すことができることを示唆するが、その範囲は人間の研究の味と比較して狭く、体系的に変化している。

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