Friend or Foe? Exploring the Implications of Large Language Models on the Science System

要約

OpenAI による ChatGPT の出現により、科学と高等教育に対する ChatGPT の潜在的な影響について広範な議論が行われました。
教育への影響が主な焦点となっていますが、大規模言語モデル (LLM) および LLM ベースのチャットボットが科学および科学的実践に及ぼす影響に関する実証研究は限られています。
これをさらに調査するために、研究と AI を専門とする 72 人の専門家が参加する Delphi 調査を実施しました。
この研究は、LLM の用途と限界、科学システムへの影響、倫理的および法的考慮事項、および LLM を効果的に使用するために必要な能力に焦点を当てました。
私たちの調査結果は、科学、特に管理、創造、分析のタスクにおける LLM の変革の可能性を浮き彫りにしています。
ただし、偏見、誤った情報、品質保証に関連するリスクには、積極的な規制と科学教育を通じて対処する必要があります。
この研究は、科学における生成 AI の影響に関する十分な情報に基づいた議論に貢献し、将来の行動分野を特定するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

The advent of ChatGPT by OpenAI has prompted extensive discourse on its potential implications for science and higher education. While the impact on education has been a primary focus, there is limited empirical research on the effects of large language models (LLMs) and LLM-based chatbots on science and scientific practice. To investigate this further, we conducted a Delphi study involving 72 experts specialising in research and AI. The study focused on applications and limitations of LLMs, their effects on the science system, ethical and legal considerations, and the required competencies for their effective use. Our findings highlight the transformative potential of LLMs in science, particularly in administrative, creative, and analytical tasks. However, risks related to bias, misinformation, and quality assurance need to be addressed through proactive regulation and science education. This research contributes to informed discussions on the impact of generative AI in science and helps identify areas for future action.

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