論文における大規模言語モデルの使用状況の包括的な分析

Kernkonzepte

学術論文における大規模言語モデルの使用が急増しており、特にコンピューター科学分野で顕著な伸びが見られる。また、プレプリントを多く投稿する著者や、研究分野が競争的な論文ほど、大規模言語モデルの利用が高い傾向にある。

Zusammenfassung

本研究は、2020年1月から2024年2月までの期間に公開された950,965本の論文を対象に、大規模言語モデル(LLM)による修正の割合を分析したものである。主な知見は以下の通り。

1. コンピューター科学分野の論文で最も大きな伸びが見られ、2024年2月までに要約では17.5%、序論では15.5%がLLMによる修正と推定された。一方、数学分野とNature ポートフォリオ誌の論文では、それぞれ要約で4.9%、6.3%、序論で3.9%、6.4%と最も低い伸びにとどまった。

2. プレプリントを多く投稿する著者の論文ほど、LLMによる修正の割合が高い傾向にある。2023年時点で、プレプリント2本以下の著者の論文では要約の15.6%、序論の13.7%がLLM修正と推定されたのに対し、3本以上のプレプリントを投稿する著者の論文では、要約19.3%、序論16.9%と高い割合となった。

3. 同分野の論文との類似性が高い論文ほど、LLMによる修正の割合が高い。2024年2月時点で、同分野の論文との類似性が高い論文の要約では22.2%がLLM修正と推定されたのに対し、類似性の低い論文では14.7%にとどまった。

4. 短い論文ほど、LLMによる修正の割合が高い。2024年2月時点で、5,000語以下の短い論文の要約では17.7%がLLM修正と推定されたのに対し、5,000語超の長い論文では13.6%にとどまった。

Statistiken

コンピューター科学分野の論文では、2024年2月までに要約の17.5%、序論の15.5%がLLMによる修正と推定された。
数学分野の論文では、2024年2月までに要約の4.9%、序論の3.9%がLLMによる修正と推定された。
Nature ポートフォリオ誌の論文では、2024年2月までに要約の6.3%、序論の6.4%がLLMによる修正と推定された。
プレプリントを3本以上投稿する著者の論文では、2023年時点で要約の19.3%、序論の16.9%がLLMによる修正と推定された。
プレプリントを2本以下投稿する著者の論文では、2023年時点で要約の15.6%、序論の13.7%がLLMによる修正と推定された。
同分野の論文との類似性が高い論文では、2024年2月時点で要約の22.2%がLLMによる修正と推定された。
同分野の論文との類似性が低い論文では、2024年2月時点で要約の14.7%がLLMによる修正と推定された。
5,000語以下の短い論文では、2024年2月時点で要約の17.7%がLLMによる修正と推定された。
5,000語超の長い論文では、2024年2月時点で要約の13.6%がLLMによる修正と推定された。

Zitate

なし

Wichtige Erkenntnisse aus

Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers

by Weixin Liang... um arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01268.pdf

Tiefere Fragen

大規模言語モデルの利用が高い分野の特徴は何か、その背景にある要因は何か。

大規模言語モデル（LLM）の利用が高い分野の特徴は、コンピュータサイエンスや電気工学・システム科学などの技術系分野で顕著に見られます。これらの分野では、研究者たちがLLMを利用して論文の執筆や研究活動を支援するためのニーズが高まっています。背景にある要因としては、技術系分野では迅速な情報伝達や論文執筆の効率化が重要視されており、LLMがそのニーズに応えるツールとして広く受け入れられている点が挙げられます。また、競争が激しい技術系分野では、迅速な研究成果の発表や論文の執筆が求められるため、LLMを活用することで研究者たちが時間を節約し、効率的に論文を作成することが可能となっています。

大規模言語モデルの利用が高い論文の質的な特徴はどのようなものか、研究の質や信頼性への影響はあるのか。

大規模言語モデルを多く利用している論文の質的な特徴は、一般的にはより簡潔で明確な表現や論理的な展開が見られる傾向があります。LLMを使用することで、論文の文章構造や論理的な展開が改善され、読み手にとって理解しやすい論文が作成される可能性が高まります。一方で、LLMの利用が過剰になると、論文のオリジナリティや独自性が損なわれる可能性があり、研究の質や信頼性に影響を与える恐れがあります。特に、LLMが自動生成した文章が適切に引用や参照されていない場合、論文の信頼性が低下する可能性があります。

大規模言語モデルの利用が学術コミュニティに及ぼす影響は広範囲にわたると考えられるが、それ以外の分野や社会への影響はどのようなものが考えられるか。

大規模言語モデルの利用が学術コミュニティに及ぼす影響は広範囲にわたりますが、それ以外の分野や社会への影響も考慮する必要があります。例えば、LLMの普及により、情報の生成や伝達が効率化される一方で、情報の信頼性やオリジナリティの確保が課題となる可能性があります。また、LLMの利用が増加することで、情報の偏りやバイアスが生じるリスクも考えられます。さらに、LLMの技術が他の分野や社会にも普及することで、コミュニケーションや情報伝達の方法が変化し、倫理的な問題やプライバシーの懸念が浮上する可能性もあります。したがって、LLMの利用が拡大する中で、様々な分野や社会における影響を継続的にモニタリングし、適切な対策を講じる必要があるでしょう。