拓海先生、最近、部下が「査読にAIを使えるか調べるべき」と言い出して戸惑っております。そもそも論文査読にAIを使うというのは現実的なのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、完全には置き換えられないが、査読プロセスの一部はAIで補助できる可能性がありますよ。
具体的にはどの範囲を任せられて、どの範囲は人間が残るのでしょうか。投資対効果が見えないと踏み切れません。
いい質問です。まず本研究は三つの観点で示唆を出しています。一つ、AIは受理・不受理の傾向をある程度予測できる。二つ、汎用的な大規模言語モデルは現時点では誤差が大きい。三つ、適切な特徴量設計で精度が上がる、という点です。要点を三つに分けると理解しやすいですよ。
具体例で教えてください。たとえば我が社の技術報告を査定するなら、どこまでAIが手伝えるのかイメージしたいです。
分かりやすく例えます。AIはまず書類をスキャンして要旨や貢献点、関連研究との差を自動でまとめる『内訳書』を作れます。それによって人間は重箱の隅を突く専門的な評価に集中でき、結果として工数を削減できますよ。
技術的な部分でよく出てくる単語がありますよね。Doc2VecとかChatGPTとか。これらは要するに何をしているんでしょうか。これって要するに文章を数値化して分類できるようにしているということ？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。Doc2Vec（Doc2Vec、文書埋め込み）は文章を数値ベクトルに変換し、機械学習で扱いやすくします。ChatGPT（ChatGPT、対話型大規模言語モデル）は自然言語の理解と生成が得意で、要約やコメント生成の補助に向きますが、決定的な判断を下すにはまだ誤差があります。
分かりました。ということは初期投資を抑えても短期的に効果が出る部分と、中長期で整備が必要な部分がある、という理解でよろしいですか。
本当にその通りです。要点を三つでまとめると、一つ、要約やメタ情報抽出などの補助はすぐに効果が期待できる。二つ、受理予測のような分類はデータ設計次第で有用だが誤差が残る。三つ、人間の判断が最終的な安全弁になるべきです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど、ではまずは要約とメタデータ抽出のプロトタイプから始めて、結果を見て判断します。自分の言葉で説明すると、この論文は「AIで受理・不受理の傾向をある程度予測できるが、誤差があり完全な自動化にはまだ達していない」と言っている、という理解で合っていますか。
その通りですよ、田中専務。素晴らしい要約です。次は実行計画を一緒に作りましょう。失敗を恐れず小さく始めて学べば、必ず精度は上がりますよ。
