Techniques for supercharging academic writing with generative AI

要約

アカデミックライティングは、研究活動において不可欠ではありますが、骨の折れる部分です。
この視点では、生成人工知能 (AI)、特に大規模言語モデル (LLM) を使用して学術論文の品質と効率を向上させるための原則と方法を計画します。
AI 関与の理論的根拠 (なぜ)、プロセス (どのように)、性質 (何を) を文書で説明する、人間と AI の協力フレームワークを紹介します。
このフレームワークは、エンゲージメントの短期的および長期的な理由とその根底にあるメカニズム (認知的オフロードや想像力の刺激など) を正確に特定します。
これは、人間と AI の共同執筆の 2 段階モデル​​を通じて概念化された執筆プロセス全体にわたる AI の役割と、執筆支援の種類とレベルのモデルを通じて表現された執筆における AI 支援の性質を明らかにします。
このフレームワークに基づいて、AI を執筆ルーチン (概要、草案、編集) に組み込むための効果的なプロンプト手法と、厳密な学問を維持し、さまざまな雑誌ポリシーを遵守し、AI への過度の依存を回避するための戦略について説明します。
最終的に、AI を学術論文に賢明に統合することで、コミュニケーションの負担が軽減され、著者に権限が与えられ、発見が加速され、科学の多様性が促進される可能性があります。

要約(オリジナル)

Academic writing is an indispensable yet laborious part of the research enterprise. This Perspective maps out principles and methods for using generative artificial intelligence (AI), specifically large language models (LLMs), to elevate the quality and efficiency of academic writing. We introduce a human-AI collaborative framework that delineates the rationale (why), process (how), and nature (what) of AI engagement in writing. The framework pinpoints both short-term and long-term reasons for engagement and their underlying mechanisms (e.g., cognitive offloading and imaginative stimulation). It reveals the role of AI throughout the writing process, conceptualized through a two-stage model for human-AI collaborative writing, and the nature of AI assistance in writing, represented through a model of writing-assistance types and levels. Building on this framework, we describe effective prompting techniques for incorporating AI into the writing routine (outlining, drafting, and editing) as well as strategies for maintaining rigorous scholarship, adhering to varied journal policies, and avoiding overreliance on AI. Ultimately, the prudent integration of AI into academic writing can ease the communication burden, empower authors, accelerate discovery, and promote diversity in science.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google