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Systematische Analyse des zunehmenden Einsatzes von LLMs in wissenschaftlichen Artikeln


Core Concepts
Der Anteil von durch Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT modifizierten Inhalten in akademischen Texten nimmt stetig zu, mit dem stärksten und schnellsten Wachstum im Bereich der Informatik.
Abstract
Die Studie untersucht den Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT in akademischen Texten anhand einer systematischen, großangelegten Analyse von 950.965 Artikeln, die zwischen Januar 2020 und Februar 2024 auf arXiv, bioRxiv und in Zeitschriften des Nature-Portfolios veröffentlicht wurden. Die Ergebnisse zeigen einen stetigen Anstieg des Anteils von LLM-modifizierten Inhalten, wobei der größte und schnellste Zuwachs in Informatik-Artikeln beobachtet wurde (bis zu 17,5% der Sätze). Im Vergleich dazu zeigten Mathematik-Artikel und das Nature-Portfolio den geringsten Anteil an LLM-Modifikationen (bis zu 6,3%). Darüber hinaus zeigt die Analyse auf aggregierter Ebene, dass ein höherer Anteil an LLM-Modifikationen mit Artikeln von Autoren, die häufiger Preprints veröffentlichen, Artikeln in überfüllteren Forschungsbereichen und kürzeren Artikeln in Verbindung steht. Diese Ergebnisse deuten auf den zunehmenden Wettbewerbsdruck und die Beschleunigung des Publikationsprozesses in bestimmten Forschungsfeldern hin.
Stats
Der Anteil der durch LLMs modifizierten Sätze in Informatik-Artikeln stieg bis Februar 2024 auf 17,5%. In Mathematik-Artikeln und dem Nature-Portfolio erreichte der Anteil der LLM-modifizierten Sätze bis Februar 2024 nur 4,9% bzw. 6,3%. Artikel von Autoren, die mehr als 3 Preprints im Jahr 2023 veröffentlichten, zeigten einen geschätzten Anteil von 19,3% LLM-modifizierter Sätze in den Abstracts, verglichen mit 15,6% bei Autoren mit 2 oder weniger Preprints. Artikel, die ihren nächsten Nachbarn im Embedding-Raum ähnlicher waren, zeigten einen geschätzten Anteil von 22,2% LLM-modifizierter Sätze in den Abstracts, verglichen mit 14,7% bei weniger ähnlichen Artikeln. Kürzere Artikel (unter 5.000 Wörter) hatten einen geschätzten Anteil von 17,7% LLM-modifizierter Sätze in den Abstracts, verglichen mit 13,6% bei längeren Artikeln.
Quotes
"Concerns about accuracy, plagiarism, anonymity, and ownership have prompted some prominent scientific institutions to take a stance on the use of LLM-modified content in academic publications." "Taking steps to measure the extent of LLM-use can offer a first-step in identifying risks to the scientific publishing ecosystem." "Sites of high LLM-use can act as indicators for structural challenges faced by scholars, ranging from pressures to 'publish or perish' which encourage rapid production of papers to concerns about linguistic discrimination that might lead authors to use LLMs as prose editors."

Key Insights Distilled From

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

https://arxiv.org/pdf/2404.01268.pdf
Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers

Deeper Inquiries

Welche Auswirkungen könnte der zunehmende Einsatz von LLMs auf die Qualität, Integrität und Unabhängigkeit des wissenschaftlichen Publizierens haben?

Der zunehmende Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT in wissenschaftlichen Publikationen könnte verschiedene Auswirkungen auf die Qualität, Integrität und Unabhängigkeit des wissenschaftlichen Publizierens haben. Qualität der Publikationen: LLMs könnten dazu beitragen, die Qualität der wissenschaftlichen Publikationen zu verbessern, indem sie Autoren bei der Generierung von präzisen und gut strukturierten Texten unterstützen. Durch die automatisierte Generierung von Texten könnten LLMs auch dazu beitragen, Fehler zu reduzieren und die Lesbarkeit zu verbessern. Integrität der Forschung: Der Einsatz von LLMs könnte jedoch auch die Integrität der Forschung gefährden, insbesondere wenn Autoren LLMs verwenden, um Texte zu generieren, die nicht ausreichend auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren. Dies könnte zu Fehlinformationen und ungenauen Darstellungen führen. Plagiat und Originalität: Die Verwendung von LLMs könnte auch die Frage der Originalität und des Plagiats aufwerfen. Wenn Autoren LLMs verwenden, um große Teile ihrer Texte zu generieren, besteht die Gefahr, dass Originalität und Eigenständigkeit der Arbeit beeinträchtigt werden. Unabhängigkeit der Autoren: Der vermehrte Einsatz von LLMs könnte die Autoren auch von externen Einflüssen abhängiger machen, insbesondere wenn die LLMs von privaten Unternehmen entwickelt und betrieben werden. Dies könnte die Unabhängigkeit der Forscher und die Freiheit des wissenschaftlichen Denkens beeinträchtigen. Insgesamt ist es wichtig, den Einsatz von LLMs kritisch zu betrachten und sicherzustellen, dass sie dazu beitragen, die Qualität der Forschung zu verbessern, ohne die Integrität und Unabhängigkeit des wissenschaftlichen Publizierens zu gefährden.

Wie können Verlage und akademische Institutionen den Einsatz von LLMs in der Forschung regulieren, ohne dabei die Kreativität und Produktivität der Wissenschaftler zu behindern?

Verlage und akademische Institutionen können den Einsatz von LLMs in der Forschung regulieren, um die Qualität und Integrität der wissenschaftlichen Publikationen zu gewährleisten, ohne die Kreativität und Produktivität der Wissenschaftler zu beeinträchtigen. Hier sind einige mögliche Maßnahmen: Richtlinien und Schulungen: Verlage können klare Richtlinien für den Einsatz von LLMs in wissenschaftlichen Publikationen festlegen und Schulungen anbieten, um Autoren über die richtige Verwendung von LLMs zu informieren. Transparenz und Offenlegung: Autoren sollten verpflichtet sein, offenzulegen, wenn LLMs bei der Erstellung ihrer Texte verwendet wurden. Dies fördert Transparenz und ermöglicht Lesern eine angemessene Bewertung der Texte. Peer-Review-Prozess: Verlage können den Peer-Review-Prozess stärken, um sicherzustellen, dass LLM-generierte Texte auf Qualität, Originalität und wissenschaftliche Integrität geprüft werden. Technologische Lösungen: Die Entwicklung von Technologien zur Erkennung von LLM-generierten Texten kann Verlagen helfen, den Einsatz von LLMs zu überwachen und Missbrauch zu verhindern. Durch eine Kombination dieser Maßnahmen können Verlage und akademische Institutionen den Einsatz von LLMs in der Forschung regulieren, um die Qualität der wissenschaftlichen Publikationen zu sichern, ohne die Kreativität und Produktivität der Wissenschaftler zu beeinträchtigen.

Welche Rolle spielen strukturelle Faktoren wie Publikationsdruck und sprachliche Diskriminierung bei der Entscheidung von Autoren, LLMs in ihren Schreibprozess einzubinden?

Strukturelle Faktoren wie Publikationsdruck und sprachliche Diskriminierung können eine wichtige Rolle bei der Entscheidung von Autoren spielen, LLMs in ihren Schreibprozess einzubeziehen. Hier sind einige Aspekte, die berücksichtigt werden sollten: Publikationsdruck: Autoren stehen oft unter großem Druck, regelmäßig zu publizieren, um in der wissenschaftlichen Gemeinschaft relevant zu bleiben. Der Einsatz von LLMs könnte dazu beitragen, den Schreibprozess zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern, um den Publikationsdruck zu bewältigen. Sprachliche Diskriminierung: Autoren, insbesondere nicht-muttersprachliche Schreiber, könnten LLMs nutzen, um sprachliche Barrieren zu überwinden und ihre Texte zu verbessern. LLMs könnten dazu beitragen, sprachliche Diskriminierung in der wissenschaftlichen Publikation zu verringern und die Zugänglichkeit von Forschungsergebnissen zu verbessern. Effizienz und Genauigkeit: LLMs können Autoren dabei unterstützen, präzise und gut strukturierte Texte zu generieren, was insbesondere in Feldern mit komplexer Terminologie und Schreibstil wichtig ist. Dies kann dazu beitragen, die Qualität der wissenschaftlichen Publikationen zu verbessern. Insgesamt können strukturelle Faktoren wie Publikationsdruck und sprachliche Diskriminierung Autoren dazu motivieren, LLMs in ihren Schreibprozess einzubeziehen, um ihre Produktivität zu steigern, sprachliche Barrieren zu überwinden und die Qualität ihrer Texte zu verbessern.
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