約7,500万の出版物を分析した結果、AIを採用した出版物は「ヒット論文」になる可能性が高いことが判明

医学における新薬候補の設計から社会科学における新しい課税政策の立案に至るまで、科学研究における人工知能 (AI) のメリットはあらゆるところにあります。

ちょうど今週、先駆的な AI 研究で知られる 2 人の科学者がノーベル物理学賞を受賞し、3 人の科学者がタンパク質の形状を予測するための AI を含む先端技術の使用を評価してノーベル化学賞を受賞しました。しかし、その急速な進歩と広範な応用にもかかわらず、多くの研究者は AI が研究にどのような利益をもたらすかについて体系的な理解を欠いており、AI があらゆる分野で科学を進歩させることができるかどうかについては懐疑的な見方が残っています。

7,460万件の出版物、710万件の特許、420万件の大学授業シラバスを分析したノースウェスタン大学の新しい研究では、AIを採用した論文は「引用インパクトプレミアム」を示していることが判明した。しかし、AI の恩恵は女性や少数派の研究者に公平に及ぶわけではなく、科学の加速において AI がより重要な役割を果たすにつれて、科学における既存の格差が悪化する可能性があり、多様で公平かつ包括的な研究労働力の構築に影響を及ぼします。

ケロッグ経営大学院の Dashun Wang 氏と Jian Gao 氏が率いる研究チームは、これらの膨大なデータセットに自然言語処理 (NLP) 技術を適用することで、科学研究における AI の直接使用と潜在的な利点を推定するための測定フレームワークを開発しました。

ワン氏はケロッグ大学の経営と組織、および産業工学の教授です。マコーミック博士、ケロッグ科学イノベーションセンター (CSSI) 所長、ケロッグ ライアン複雑性研究所の共同所長。 Gao は、Kellogg CSSI の研究助教授です。

この研究は、「科学研究における人工知能の使用と潜在的な利点の定量化」です。出版された10月11日の日記自然 人間の行動.

「これらの進歩は、AIの精度、堅牢性、到達範囲が向上し続けるにつれて、科学にさらに有意義な利益をもたらし、研究者のイノベーション能力を大幅に強化しながら、幅広い研究分野にわたって科学の進歩を推進する可能性を高めています」とガオ氏は述べた。

最も影響力のある研究

この研究では、最近の AI の成功はさまざまな分野で研究において目覚ましいものであることがわかりました。 2015 年以降、出版物のタイトルや要約に AI 関連の用語 (「人工知能」、「深層学習」、「畳み込みニューラル ネットワーク」など) が記載されることをきっかけに、学問研究における AI の使用が増加しています。

2015 年から 2019 年までに、コンピュータ サイエンス (37%)、工学 (24%)、物理学 (24%)、生物学 (22%)、心理学 (24%)、経済学 (14%)、社会学 (30%)、および(27%) 全員が、新しい AI 機能の開発により、AI の直接使用スコアが著しく急激に増加したことを示しています。

研究者は論文が引用された回数を調査し、同じ分野、同じ年に出版された論文の被引用数で上位 5% に入る論文を「ヒット論文」と定義します。分野に関係なく、タイトルまたは要約に AI 関連の用語が含まれている専門論文はより多くの引用を獲得し、ヒットする可能性が高く、他の分野からの引用の割合も高くなります。

「AIの拡大に加えて、研究におけるAIの利用と利点は分野を超えて浸透しているが、AI教育においては体系的な不整合が見つかった」とGao氏は述べた。 「高等教育における AI への投資は、科学における AI の恩恵と同じペースではありません。」

これらの結果は、ほとんどの分野における AI の人材と知識の供給が、これらの分野が AI 機能から得られるメリットに対して不十分であることを示唆しており、AI の使用と AI トレーニングの大きなギャップが浮き彫りになっています。

「科学分野での AI の利用は科学全体で急速に進んでいますが、各分野の将来の科学者のスキルを向上させるための AI への教育の焦点は遅れています」とガオ氏は述べました。

STEM における過小評価されているグループ

この研究はまた、AIの着実な普及が女性や少数派の研究者に不平等な影響を与えることも強調している。持ってくるかもしれない。

「歴史的に、一部の分野、特に STEM 分野では女性やマイノリティーの代表が少ないことがわかっています」とガオ氏は述べた。 「科学における AI の利用が拡大し続けるにつれて、同じグループが新しいテクノロジーの恩恵を受ける可能性が低くなっていることがわかりました。」

研究者らは、AI の背後にあるトレーニングが公平であることを保証するための投資が、人口格差を埋めるのにプラスの影響を与える可能性があると示唆しています。

次は何でしょうか？

AIが急速に進化するにつれ、AIが科学にもたらす恩恵を継続的に監視し、更新する必要があると研究者らは述べた。

「女性と少数派は最も恩恵を受けていません。では、人口動態に沿ったこうした格差をどのように緩和するのでしょうか?」ガオさんは言いました。

研究チームの分析は、各分野の専門家と AI 研究者の協力が、科学全体での AI の利用を促進し、AI の利用と AI トレーニングのギャップを埋めるための有意義な方法となる可能性があるという仮説を裏付けています。

「分野を超えて AI トレーニングを増やすことには利点があり、これにより各分野が分野固有の AI 専門知識を開発するのに役立ち、AI の進歩からより大きな、よりタイムリーな恩恵を享受できるようになるでしょう」とガオ氏は述べた。