AI and Generative AI for Research Discovery and Summarization

要約

AI と、大規模言語モデル (LLM) に依存する ChatGPT のようなチャットボットを含む生成 AI ツールが今年急速に登場し、仕事の生産性を向上させ、私たちの生活を改善する素晴らしい機会を生み出しました。
統計学者やデータ サイエンティストは、データの分析や統計モデルの適合のためのテキスト プロンプトからのプログラミング コードの生成など、さまざまな方法でこれらのツールの利用可能性によるメリットを実感し始めています。
これらのツールが大きな影響を与えることができる領域の 1 つは、研究の発見と要約です。
研究者が 2023 年以前の検索ツールよりも迅速に関連文献を見つけられるようにするスタンドアロン ツールとチャットボットのプラグインが開発されています。
さらに、生成 AI ツールは、研究論文から簡潔な言語で要約して重要なポイントを抽出できるまでに改善されました。
最後に、高度にパラメーター化された LLM に基づくチャットボットを使用して、アブダクティブ推論をシミュレートすることができます。これにより、研究者は、関連する技術トピック間を結び付けることができ、研究の発見にも使用できます。
私たちは、研究の発見と要約のために AI と生成 AI の発展をレビューし、統計学者やデータ サイエンティストにとって興味深い可能性のある、この種のツールが将来向かう可能性のある方向性を提案します。

要約(オリジナル)

AI and generative AI tools, including chatbots like ChatGPT that rely on large language models (LLMs), have burst onto the scene this year, creating incredible opportunities to increase work productivity and improve our lives. Statisticians and data scientists have begun experiencing the benefits from the availability of these tools in numerous ways, such as the generation of programming code from text prompts to analyze data or fit statistical models. One area that these tools can make a substantial impact is in research discovery and summarization. Standalone tools and plugins to chatbots are being developed that allow researchers to more quickly find relevant literature than pre-2023 search tools. Furthermore, generative AI tools have improved to the point where they can summarize and extract the key points from research articles in succinct language. Finally, chatbots based on highly parameterized LLMs can be used to simulate abductive reasoning, which provides researchers the ability to make connections among related technical topics, which can also be used for research discovery. We review the developments in AI and generative AI for research discovery and summarization, and propose directions where these types of tools are likely to head in the future that may be of interest to statistician and data scientists.

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