生成AIは、データを分析し、新しいアイデアを生み出す方法を再定義し、可能性の新たな章を開きました。しかし、学術関係者が生成AIツールによって提供される効率性を探求するにつれ、その限界と学術出版においてこれらのAIツールを使用する際の倫理的配慮を意識する必要が生じてきたように思います。AIの責任ある使い方とは、生成AIに頼りすぎるのか、それとも専門知識をサポートするのに十分なのか、その境界線を知ることだと思います。私は、学術分野で生成AIツールを使用する際の注意事項をまとめたガイドを作成しましたので、皆様のお役に立てれば幸いです。
PS: 本ガイドは2024年9月に作成されたものであり、その後、AIガイドラインの新たな更新が適用されている可能性があります。変更点については、常に情報を入手し、注意してください。
私たちが人工知能の誕生に関連してよく耳にする名前は、1950年代に有名なチューリング・テストでその概念を紹介したアラン・チューリングです。このテストは、機械が人間のような知能を発揮できるかどうかを判定することを目的としています。つまり、人工知能と見破られることなく人間と会話ができれば、その機械は人間の知能を持っているとみなされるのです。その後、1956年にジョン・マッカーシーによって「AI」という用語が作られ、「コンピューターや機械がデータから学習することで、人間の知能や問題解決能力をシミュレートすることを可能にする技術」と定義されました。
長年にわたるAI研究の中で、生成AIは重要な発展を遂げました。この形態のAIは、基本的には人工知能であることに変わりはありませんが、明確な能力を持っています。単に学習したデータに基づいて予測された答えを提供するのではなく、生成AIは自律的に学習を続ける能力を持っているのです。人間が明示的に提供していない情報を含む入力を処理し、新たな出力を生成することができます。これはAIの能力に大きな変化をもたらし、もともとのプログラムを超えた斬新な洞察や解決策を提供することを可能にします。
