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AIは研究の生産性向上にも大きな影響を与えつつあります。例えば、従来の検索ツールよりも素早く関連文献を見つけられるツールなどが開発されています。
今回、ハーバード大学の研究者らは、研究の発見と要約の文脈におけるAIツールを調査しました。また、今後の方向性を提案しています。
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参照論文情報
- タイトル：AI and Generative AI for Research Discovery and Summarization
- 著者：Mark Glickman, Yi Zhang
- 機関：Harvard Univeristy（統計学部）
背景
2023年以降、AIツールは各業界に大きな影響を与え始めています。
AIツールが特に大きな力を発揮するのは定量的な分野だと考えられています。例えば、ChatGPTのようなツールは、指示だけでPythonコードを生成・実行し、統計モデルの適合やデータの可視化も可能です。さらに、他の計算エンジンとの連携により、様々な計算タスクや分析を効率的に行えます。
また、LLMチャットボットは優れた学習ツールにもなりえます。ウェブ検索よりも精度の高いトピック要約を提供し、さらに言語翻訳能力を持つため外国語の文書解読にも役立ちます。ともすれば教師のような役割になることもあるでしょう。
AIの適用範囲は急速に拡大しており、サードパーティの数が短期間で大幅に増加しているケースもあります。世に出るツールや機能をすべて把握するのは容易ではないほどに市場が成長してきました。
今後AI関連ツールは、さらに不可欠になることが予想されます。研究の効率化、新たな発見に大きく貢献することが期待されます。
以下は今回研究者らが調査した、「研究にAIがどう役立つのか」の結果を詳しく紹介します。
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