Schätzung des Ausmaßes von KI-Sprachmodellen in der wissenschaftlichen Literatur

Concetti Chiave

Die Verwendung von ChatGPT und ähnlichen KI-Sprachmodellen in der wissenschaftlichen Kommunikation und akademischen Veröffentlichungen hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Diese Studie schätzt, dass mindestens 60.000 Artikel (etwas über 1% aller Artikel) im Jahr 2023 mit Hilfe von KI-Sprachmodellen erstellt wurden.

Sintesi

Die Studie untersucht die Verwendung von ChatGPT und ähnlichen KI-Sprachmodellen in der wissenschaftlichen Literatur. Dafür werden Schlüsselwörter analysiert, die überproportional häufig in KI-generiertem Text vorkommen.
Für das Publikationsjahr 2023 zeigt sich ein deutlicher und überproportionaler Anstieg des Vorkommens dieser Schlüsselwörter, sowohl einzeln als auch in Kombination. Es wird geschätzt, dass mindestens 60.000 Artikel (etwas über 1% aller Artikel) mit Hilfe von KI-Sprachmodellen erstellt wurden, wobei diese Zahl durch die Analyse anderer Papiermerkmale oder die Identifizierung weiterer indikatorischer Schlüsselwörter noch erweitert und verfeinert werden könnte.
Die Verwendung von KI-Sprachmodellen zur Textgenerierung in der Forschung wirft Fragen zur Integrität und Transparenz des wissenschaftlichen Publizierens auf. Während einige Verlage Richtlinien für den Einsatz solcher Werkzeuge herausgegeben haben, ist die tatsächliche Offenlegung ihrer Verwendung sehr gering. Zudem besteht die Gefahr, dass KI-generierter Text als Trainingsdaten für zukünftige KI-Modelle dient und so die Qualität der Modelle beeinträchtigt.

Statistiche

Der Anteil der Artikel mit KI-bezogenen Schlüsselwörtern stieg 2023 deutlich an, von etwa 3% in den Vorjahren auf über 7%.
Artikel mit mindestens einem der vier "starken" Indikatoren traten 2023 87,4% häufiger auf als im Vorjahr.
Artikel mit Kombinationen von zwei oder mehr Schlüsselwörtern zeigten 2023 Steigerungen von bis zu 468%.

Citazioni

"Es ist sehr wahrscheinlich, dass diese Erhöhungen bis zu einem gewissen Grad auf die weit verbreitete Verwendung von KI-Werkzeugen hinweisen."
"Es ist schwierig, dies als etwas anderes als einen rapide zunehmenden Einsatz von KI-Textgenerierung und -Überarbeitung zu interpretieren."

Approfondimenti chiave tratti da

ChatGPT "contamination"

by Andrew Gray alle arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16887.pdf

Domande più approfondite

Wie können Verlage und Herausgeber effektiv mit der Verwendung von KI-Sprachmodellen in Veröffentlichungen umgehen, ohne die Innovation zu behindern?

Um effektiv mit der Verwendung von KI-Sprachmodellen in Veröffentlichungen umzugehen, ohne die Innovation zu behindern, sollten Verlage und Herausgeber einige Maßnahmen ergreifen:

Richtlinien und Transparenz: Es ist wichtig, klare Richtlinien für die Verwendung von KI-Sprachmodellen in wissenschaftlichen Arbeiten festzulegen. Autoren sollten transparent sein und offenlegen, wenn sie solche Tools verwendet haben.

Schulung und Sensibilisierung: Verlage können Schulungen anbieten, um Autoren über die richtige Verwendung von KI-Sprachmodellen aufzuklären und sie über potenzielle Auswirkungen auf die Forschungsintegrität zu informieren.

Überprüfung und Qualitätssicherung: Verlage sollten Mechanismen zur Überprüfung von Artikeln implementieren, um sicherzustellen, dass KI-generierte Texte die Qualität und Integrität der Forschung nicht beeinträchtigen. Dies könnte die Identifizierung von ungewöhnlichen sprachlichen Mustern oder verdächtigen Phrasen umfassen.

Zusammenarbeit mit der Forschergemeinschaft: Eine enge Zusammenarbeit mit der Forschergemeinschaft kann dazu beitragen, bewährte Verfahren zu entwickeln und den Dialog über die Verwendung von KI-Sprachmodellen in der Forschung zu fördern.

Welche Auswirkungen könnte die zunehmende Verwendung von KI-generiertem Text in der Forschungsliteratur langfristig auf die Qualität und Integrität der Forschung haben?

Die zunehmende Verwendung von KI-generiertem Text in der Forschungsliteratur könnte langfristig folgende Auswirkungen auf die Qualität und Integrität der Forschung haben:

Qualitätsprobleme: Wenn KI-Sprachmodelle unkontrolliert eingesetzt werden, besteht das Risiko, dass die Qualität der Forschungsarbeiten abnimmt, da die Texte möglicherweise nicht ausreichend überprüft oder korrigiert werden.

Integritätsfragen: Die Verwendung von KI-Sprachmodellen ohne Offenlegung könnte zu Integritätsfragen führen, da die Autorschaft und die tatsächliche Beteiligung von Menschen an der Forschung möglicherweise nicht klar sind.

Verzerrung der Forschung: Wenn KI-generierte Texte weit verbreitet sind, könnte dies zu einer Verzerrung der wissenschaftlichen Literatur führen, da bestimmte sprachliche Muster oder Tendenzen die Forschungsergebnisse beeinflussen könnten.

Vertrauensverlust: Wenn Leser und Forscher das Vertrauen in die Integrität und Qualität der Forschungsliteratur verlieren, könnte dies langfristig das Ansehen der wissenschaftlichen Gemeinschaft beeinträchtigen.

Welche anderen Merkmale von Artikeln, neben den untersuchten Schlüsselwörtern, könnten auf den Einsatz von KI-Sprachmodellen hinweisen und wie lassen sich diese systematisch analysieren?

Neben den untersuchten Schlüsselwörtern könnten auch andere Merkmale auf den Einsatz von KI-Sprachmodellen hinweisen. Einige dieser Merkmale könnten sein:

Frequenz von bestimmten Phrasen: KI-Sprachmodelle neigen dazu, bestimmte Phrasen oder Formulierungen häufig zu wiederholen. Eine Analyse der Häufigkeit solcher Phrasen könnte auf den Einsatz von KI hinweisen.

Kohärenz und Konsistenz im Schreibstil: KI-generierte Texte könnten Inkonsistenzen im Schreibstil aufweisen, die sich von menschlich verfassten Texten unterscheiden. Eine systematische Analyse des Schreibstils könnte Hinweise liefern.

Referenzen und Zitate: KI-Sprachmodelle könnten Schwierigkeiten haben, korrekte Referenzen und Zitate zu generieren. Eine Überprüfung der Genauigkeit und Konsistenz von Referenzen könnte auf KI-generierte Texte hinweisen.

Komplexität der Argumentation: KI-Sprachmodelle könnten dazu neigen, komplexe Argumentationen oder Fachtermini unzureichend oder fehlerhaft darzustellen. Eine Analyse der Argumentationsstruktur könnte Anzeichen für den Einsatz von KI liefern.

Durch eine systematische Analyse dieser Merkmale in wissenschaftlichen Artikeln könnte eine umfassendere Erkennung von KI-generierten Texten ermöglicht werden, um die Integrität und Qualität der Forschungsliteratur zu wahren.