AIが科学を60倍に加速 — しかし研究者は質の低い論文を発表している
新たな研究はLLMが研究に与える影響をモデル化し、時間コストの低下により科学者が深さよりも量を優先するようになり、科学の質が低下する可能性があることを発見した。
プリンストン大学とワシントン大学の研究者らは、LLMは効率を高めるにもかかわらず、科学の質を低下させる可能性が高いという理論的分析を発表した。研究行動を最適な採餌問題としてモデル化すると、彼らは3つのシナリオのうち2つ、具体的にはAIが初期のアイデア出しや最終的な出版を支援する場合、科学者はプロジェクトの量を増やすために、自主的な「深掘り」フェーズの作業を犠牲にすることがわかった。著者らは、労働を補完するツールが時間の機会費用を増加させるにつれて、研究者はより良い仕事ではなく、「より多く、より質の低い」仕事を生み出すと結論付けている。