AIが研究者のキャリアを加速させる一方で、科学的発見の多様性を損なっているとの分析結果

概要

AIを活用する科学者は論文数や引用数で高い実績を上げる傾向にあるが、科学全体としては研究対象がデータ豊富な特定の領域に集中し、知的な多様性が失われている実態が4,100万本の論文分析で判明した。

詳細内容

シカゴ大学のジェームズ・エヴァンス教授らによる、4,130万本の学術論文を対象とした大規模な自然言語処理分析の結果、AIが科学研究にもたらす「負の側面」が浮き彫りになった。研究によれば、AIツールを駆使する研究者は非利用者に比べて論文発表数が3倍、引用数が5倍に達し、チームリーダーへの昇進も1〜2年早い。しかし、その代償として科学全体の「知的な足跡」が縮小している。AIを用いた研究は、既存のデータが豊富な「解きやすい問題」に集中しやすく、予期せぬ発見や未知の領域への探索が減少していることが示された。これは、個人のキャリアインセンティブ（論文数と引用数）が、科学全体の多様な進歩と衝突している現状を物語っている。エヴァンス氏は、AIを既存作業の加速に使うのではなく、人間がまだ問うていない新しい問いを立てるために活用するよう、評価構造を根本から見直す必要があると警鐘を鳴らしている。

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