What is the Role of Large Language Models in the Evolution of Astronomy Research?

要約

ChatGPT およびその他の最先端の大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな分野を急速に変革しており、幅広いアプリケーションに強力なツールを提供しています。
これらのモデルは通常、膨大なデータセットでトレーニングされ、人間のようなテキスト生成機能を示し、アイデア出し、文献レビュー、コーディング、草案、アウトリーチなどの研究タスクに役立ちます。
私たちは、さまざまなキャリア段階や研究分野の 13 人の天文学者を対象とした研究を実施し、数か月にわたってさまざまなタスクにわたる LLM の応用を探索し、研究関連活動における彼らのパフォーマンスを評価しました。
この作業には、LLM に対する参加者の経験と態度を評価する匿名の調査が伴いました。
試行したタスクとアンケートの回答の詳細な分析と、具体的な出力例を提供します。
私たちの調査結果は、研究支援におけるLLMの可能性と限界の両方を浮き彫りにすると同時に、一般的および研究固有の倫理的考慮事項にも対処します。
私たちは、研究者が批判的思考と専門知識で LLM を補完し、これらのツールが厳密な科学的調査の代替ではなく補助として機能するようにする必要性を強調し、一連の推奨事項で締めくくります。

要約(オリジナル)

ChatGPT and other state-of-the-art large language models (LLMs) are rapidly transforming multiple fields, offering powerful tools for a wide range of applications. These models, commonly trained on vast datasets, exhibit human-like text generation capabilities, making them useful for research tasks such as ideation, literature review, coding, drafting, and outreach. We conducted a study involving 13 astronomers at different career stages and research fields to explore LLM applications across diverse tasks over several months and to evaluate their performance in research-related activities. This work was accompanied by an anonymous survey assessing participants’ experiences and attitudes towards LLMs. We provide a detailed analysis of the tasks attempted and the survey answers, along with specific output examples. Our findings highlight both the potential and limitations of LLMs in supporting research while also addressing general and research-specific ethical considerations. We conclude with a series of recommendations, emphasizing the need for researchers to complement LLMs with critical thinking and domain expertise, ensuring these tools serve as aids rather than substitutes for rigorous scientific inquiry.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google