近年、人工知能技術の急速な発展は、学術コミュニティで広範な注目を集めています。 2010年から2024年の間にPubMedに関する1400万人の生物医学的要約の研究は、アカデミックライティングスタイルに対する大規模な言語モデルの深い影響を明らかにしています。この研究では、「しなやかな語彙」の使用パターンを追跡することにより、アカデミックライティングにおける人工知能の使用を初めて明らかにする革新的な疫学分析方法を採用しています。
調査結果は、2023年のChatGPTなどの大規模な言語モデルの広範な商用使用以来、学術論文で特定の特定の語彙を使用する頻度が大幅に変化したことを示しています。たとえば、「深い」という言葉は過去よりも25倍頻繁に使用されますが、「表示」や「強調」などの単語は同様の成長傾向を示しています。 「ポテンシャル」、「ディスカバリー」、「クリティカル」などの一般的に使用される語彙の使用頻度も最大4％増加していることは注目に値します。これは、AIが特定の語彙の選択に影響するだけでなく、全体的なライティングスタイルを変更します。
さまざまな期間における冗長な語彙の比較分析を通じて、研究者は興味深い現象を発見しました。 2013年から2023年までの期間中、余分な語彙は、主に「エボラ」、「コロナウイルス」、「ロックダウン」などのグローバルなイベントに関連していました。ただし、2024年の冗長な単語はほぼすべて「スタイル」の単語であり、その3分の2が動詞であり、その約5分の1が形容詞です。この変化は、コンテンツの変更だけでなく、アカデミックライティングスタイルに対するAIの深い影響を反映しています。
この研究は、人工知能が使用する地理的分布特性も明らかにしています。中国、韓国、台湾などの英語を講演する国では、論文の約15％が人工知能処理の痕跡を示していますが、英国などの先住民英語を話す国では、この割合はわずか3％です。この発見は、大規模な言語モデルが、研究の競争力を改善するのに役立つ英語主導の学術分野の非ネイティブ研究者に重要な補助ツールを提供する可能性があることを示唆しています。
この研究の重要性は、人工知能が学術執筆に与える影響を明らかにすることだけでなく、将来の学術的整合性構築の重要な参照を提供することでもあります。人工知能が学術執筆でますます一般的になるにつれて、技術革新と学術的規範のバランスをとる方法と、研究の独創性と信頼性を確保する方法は、学者が直面する重要なトピックになります。
キーポイント：
人工知能は、学術論文の執筆スタイルを大幅に変え、特定の特定の語彙の使用頻度が大幅に増加しました。
2024年の冗長な語彙は、過去のグローバルイベントに関連する名詞ではなく、主に「スタイル」の語彙に反映されています。
英語を話す国の研究者は、人工知能を使用して、学術競争の景観を変える可能性がある執筆を支援することを好みます。