Can AI Put Gamma-Ray Astrophysicists Out of a Job?

要約

タイトル:AIはガンマ線天体物理学者を職を奪うことができるのか?

要約:
– 記念日の4月1日に、生成モデルをテーマにしたarXivの投稿が予想される中、最新のトランスフォーマーモデルの能力を評価し、存在しないImaging Atmospheric Cherenkov Telescope (IACT) Arrayを使用してパルサーウィンド星雲の検出に関する論文を作成することで、これらのツールだけで天文観測や情報を解釈する能力を評価する。
– 可能性として、信頼性の高い生成モデルウォーターマーキングが未だデプロイされていないため、科学的な論文を不正に生成することができ、その同僚の査読で特定する手段を評価する。
– 結論として、天文学者としての私たちの仕事は当分安全だとのこと。
– 著者による解析は青色で、ChatGPTやStable Diffusionによるテキスト生成は黒色で表示される。また、ChatGPTへの促しはオレンジ色で示される。

要約(オリジナル)

In what will likely be a litany of generative-model-themed arXiv submissions celebrating April the 1st, we evaluate the capacity of state-of-the-art transformer models to create a paper detailing the detection of a Pulsar Wind Nebula with a non-existent Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope (IACT) Array. We do this to evaluate the ability of such models to interpret astronomical observations and sources based on language information alone, and to assess potential means by which fraudulently generated scientific papers could be identified during peer review (given that reliable generative model watermarking has yet to be deployed for these tools). We conclude that our jobs as astronomers are safe for the time being. From this point on, prompts given to ChatGPT and Stable Diffusion are shown in orange, text generated by ChatGPT is shown in black, whereas analysis by the (human) authors is in blue.

arxiv情報

著者 Samuel Timothy Spencer,Vikas Joshi,Alison Mairi Wallace Mitchell
発行日 2023-03-31 07:29:47+00:00
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