論文の概要: Expectations and Practices around AI Disclosure in CS Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23271v2
• Date: Tue, 25 Aug 2026 04:40:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.246184
• Title: Expectations and Practices around AI Disclosure in CS Research
• Title（参考訳）: CS研究におけるAI開示への期待と実践
• Abstract要約: 我々は、トップコンピュータサイエンスの会場におけるAI公開ポリシーを調査し、その流行にもかかわらず、それらが非常に不明確であることを発見した。 我々は、研究者が研究設計に関わるタスクや、人間の関与が低いタスクに最も必要な情報開示を見つけることを学ぶ。 我々は、AI開示ポリシーとプラクティスを期待と整合させることを推奨し、必要と認識される研究課題の分類を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.092857741197333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As generative AI tools find increasing use in research workflows, ongoing debates on their impact, appropriateness and responsible use have led policymakers to enact policies to disclose AI use at multiple publishing venues. However, are current AI disclosure policies and practices reflective of their purpose? In this work, we first investigate disclosure policies of top computer science venues and find that despite their prevalence, they remain highly under-specified. Secondly, through a survey of computer science researchers (N=$109$), we characterize the necessity of disclosures across different research tasks and levels of human involvement. We learn that researchers find disclosures most necessary for tasks involving research design, and for tasks when the human involvement is low. We also compile expectations that researchers have about the information to be conveyed in AI disclosure statements. Lastly, through an analysis of $13867$ disclosure statements from EMNLP $2025$ and ICLR $2026$, we reveal a large disconnect between these expectations and AI disclosures in practice---a prime example being writing assistance which is deemed less necessary but is frequently disclosed. We conclude with recommendations to align AI disclosure policies and practices with expectations, suggesting a categorization of research tasks by perceived necessity and a boilerplate template capturing expected details.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブなAIツールが研究ワークフローでの利用が増えるにつれ、その影響、適切性、責任ある使用に関する議論が続いているため、政策立案者は複数の出版会場でAIの使用を開示するポリシーを制定した。 しかし、現在のAI開示ポリシーとプラクティスは彼らの目的を反映しているのか? 本研究は,コンピュータサイエンスのトップ会場の公開方針をまず調査し,その傾向にもかかわらず,その詳細は明らかにされていない。 第2に、コンピュータサイエンス研究者の調査 (N=109$) により、さまざまな研究課題と人間の関与レベルにまたがる開示の必要性を特徴づける。 我々は、研究者が研究設計に関わるタスクや、人間の関与が低いタスクに最も必要な情報開示を見つけることを学ぶ。 また、AI開示文で伝えるべき情報について、研究者が持つ期待をまとめる。 最後に、EMNLP 2025$ と ICLR 2026$ からの13867$ の開示ステートメントの分析を通じて、これらの期待と実践におけるAI開示との間に大きな不一致が明らかになる。 我々は、AI開示ポリシーとプラクティスを期待と一致させることを推奨し、必要を認識した研究タスクの分類と、期待される詳細をキャプチャするボイラープレートテンプレートを提案する。

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