生成AIで書いた論文を生成AIに査読してもらった
はじめに
次のような文章が公開されていた。結論から書くと、もう一息で、論文のドラフトを生成AIが書く時代が来るとおもう。いま出来るわけではない。がそれほど先ではないと思う。以下生成された論文を論文指導のしてんからチェックしてみた報告である。
「AIサイエンティスト」
「AIサイエンティスト」： AIが自ら研究する時代へ https://sakana.ai/ai-scientist-jp/ 「LLMを使って、研究開発プロセスそのものの自動化する」という革新的な技術を開発しました。我々は、これを「AIサイエンティスト」(The AI Scientist)と命名し、オックスフォード大学とブリティッシュ・コロンビア大学との共同研究により、「The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery」という論文にまとめて公開しました。ソースコードもオープンソース化しています。
https://sakana.ai/assets/ai-scientist/adaptive_dual_scale_denoising.pdf
かなり刺激された記事だったので、読んで、論文をダウンロードした。Claudeをつかって、この論文を査読してもらった。
奥出：
以下の論文を rationale literature review argument and warrant primary data credibility の視点から評価査読してください。
答えは英語でいいです。
コメント：
普通に査読して、というと結構好意的で、ほんとかいな、とおもったので、上記のようにした。
rationale
literature review
argument and warrant
primary data
これは査読というか論文指導をするときに普通にチェックするポイントである。これが出来るようになるためには博士論文を書く能力PhDが必要であるとされる。ただこの論文作成の仕組みは科学論文としてあるのでこの基準をクリアすることをかんがえてつくられているのかどうかそのあたり微妙である。コンピュータ関連の学会でもUI関連の学会はいくつもあるが、こうした学会は上記の4つの条件をクリアしないと査読はとおらない。
Claude
Thank you for providing this AI-generated research paper on adaptive dual-scale denoising for low-dimensional diffusion models. I'll evaluate the paper from the perspectives you requested:
Rationale:
The rationale for this research is well-established. The authors identify a gap in the literature regarding the application of diffusion models to low-dimensional spaces, which is crucial for understanding fundamental model behaviors and addressing real-world applications with inherently low-dimensional data. They argue that traditional diffusion models struggle to simultaneously capture both global structure and local details in low-dimensional spaces, which motivates their proposed adaptive dual-scale approach. This rationale is logical and provides a clear justification for the study.
Literature Review:
The literature review is concise but covers relevant background on diffusion models and multi-scale approaches. However, it could be more comprehensive:
The review primarily focuses on recent work in diffusion models and multi-scale approaches.
More historical context on the development of diffusion models and their applications in low-dimensional spaces would strengthen the paper.
The comparison with related work is somewhat superficial, and could benefit from a more in-depth analysis of the strengths and limitations of existing approaches.
Some important recent works in the field may be missing, as the paper's knowledge cutoff appears to be April 2024.
Argument and Warrant:
The paper presents a clear argument for the proposed adaptive dual-scale denoising approach:
The authors logically explain the architecture of their model, including the dual-scale processing and adaptive weighting mechanism.
The methodology is well-described, with clear explanations of the model components and training process.
The results support the argument, showing improvements in sample quality across multiple datasets.
The authors provide both quantitative (KL divergence) and qualitative (visual inspection) evidence to support their claims.
However, the warrant could be strengthened:
The theoretical justification for why the adaptive dual-scale approach should work better in low-dimensional spaces could be more robust.
The paper could benefit from a more detailed analysis of why the approach works particularly well for certain datasets (e.g., the significant improvement in the dino dataset).
Primary Data Credibility:
The primary data presented in the paper appears credible, but there are some concerns:
Strengths:
The authors use multiple datasets (circle, dino, line, moons) to evaluate their approach, which helps demonstrate the generalizability of their method.
They provide detailed information about their experimental setup, including model architecture, training parameters, and evaluation metrics.
The results are presented clearly in tables and figures, with both quantitative and qualitative analyses.
Weaknesses:
The paper is generated by an AI, which raises questions about the authenticity of the experiments and results.
There's no mention of code availability or reproducibility measures, which is crucial for verifying the results.
The sample sizes and dataset generation processes are not clearly described, which could affect the reliability of the results.
There's no discussion of statistical significance or error margins in the reported improvements.
The authors don't address potential biases or limitations in their data selection or generation process.
In conclusion, while the paper presents an interesting approach to improving low-dimensional diffusion models, its credibility is significantly undermined by its AI-generated nature. In a real academic context, this would raise serious ethical concerns and questions about the validity of the research. For a human-conducted study, more rigorous experimental protocols, statistical analyses, and reproducibility measures would be necessary to establish the credibility of the primary data.
奥出： 上記翻訳してください。
Claude:
はい、以下に翻訳を提供します：
理論的根拠：
この研究の理論的根拠は十分に確立されています。著者らは、低次元空間への拡散モデルの適用に関する文献のギャップを特定しています。これは、モデルの基本的な振る舞いを理解し、本質的に低次元のデータを持つ実世界の応用に対処する上で重要です。彼らは、従来の拡散モデルが低次元空間でグローバル構造とローカルな詳細を同時に捉えるのに苦労していると主張し、これが提案する適応的デュアルスケールアプローチの動機付けとなっています。この理論的根拠は論理的であり、研究の明確な正当性を提供しています。
文献レビュー：
文献レビューは簡潔ですが、拡散モデルとマルチスケールアプローチに関連する背景をカバーしています。しかし、より包括的になる余地があります：
レビューは主に拡散モデルとマルチスケールアプローチの最近の研究に焦点を当てています。
拡散モデルの発展とその低次元空間への応用に関するより歴史的な文脈があれば、論文が強化されるでしょう。
関連研究との比較はやや表面的で、既存のアプローチの長所と短所のより深い分析があれば有益でしょう。
論文の知識のカットオフが2024年4月のようであり、この分野の重要な最近の研究が欠けている可能性があります。
議論と保証：
論文は提案された適応的デュアルスケール・デノイジングアプローチについて明確な議論を提示しています：
著者らは、デュアルスケール処理と適応的重み付けメカニズムを含む、モデルのアーキテクチャを論理的に説明しています。
方法論はよく説明されており、モデルのコンポーネントとトレーニングプロセスが明確に説明されています。
結果は議論を支持しており、複数のデータセットでサンプル品質の改善を示しています。
著者らは、主張を裏付けるために定量的（KLダイバージェンス）および定性的（視覚的検査）な証拠を提供しています。
しかし、保証はさらに強化される余地があります：
低次元空間で適応的デュアルスケールアプローチがなぜより良く機能するはずかについての理論的正当化がより堅固になる可能性があります。
特定のデータセット（例えば、dinoデータセットでの顕著な改善）でアプローチが特によく機能する理由についてのより詳細な分析があれば有益でしょう。
一次データの信頼性：
論文で提示された一次データは信頼できるように見えますが、いくつかの懸念があります：
強み：
著者らは複数のデータセット（circle、dino、line、moons）を使用してアプローチを評価しており、これは彼らの手法の一般化可能性を示すのに役立ちます。
モデルアーキテクチャ、トレーニングパラメータ、評価指標など、実験セットアップに関する詳細な情報を提供しています。
結果は表と図で明確に提示されており、定量的および定性的分析の両方が含まれています。
弱点：
論文はAIによって生成されており、これは実験と結果の真正性に疑問を投げかけます。
コードの利用可能性や再現性の措置についての言及がなく、これは結果を検証する上で重要です。
サンプルサイズやデータセット生成プロセスが明確に説明されておらず、これが結果の信頼性に影響を与える可能性があります。
報告された改善の統計的有意性や誤差範囲についての議論がありません。
著者らはデータ選択や生成プロセスにおける潜在的なバイアスや限界に言及していません。
結論として、この論文は低次元拡散モデルを改善するための興味深いアプローチを提示していますが、AIによって生成されたという性質がその信頼性を大きく損なっています。実際の学術的文脈では、これは研究の妥当性に関する深刻な倫理的懸念と疑問を提起するでしょう。人間が行う研究であれば、一次データの信頼性を確立するためには、より厳密な実験プロトコル、統計分析、再現性の措置が必要となるでしょう。
奥出： これがAIによって生成されていない、あるいはAIによって生成されたことに言及していなければ、評価はどうかわりますか？
Claude：
AIによる生成への言及がない、または実際にAIによって生成されていない場合、評価は以下のように変わるでしょう：
全体的な信頼性: 論文の信頼性は大幅に向上します。AIによる生成という懸念がなくなれば、提示されたデータや方法論の信頼性が高まります。
一次データの信頼性:
データの真正性に関する疑問が解消されます。
実験結果はより信頼できるものとして扱われ、科学的貢献としての価値が高まります。
方法論の評価: 提案された手法の新規性と有効性がより真剣に考慮されます。適応的デュアルスケールアプローチは、低次元拡散モデルの改善に寄与する重要な進展として評価される可能性が高くなります。
結果の解釈: 報告された改善（特にKLダイバージェンスの減少）は、より信頼できる科学的成果として受け取られるでしょう。
学術的価値: この研究は、拡散モデルと生成モデリングの分野に対する有意義な貢献として認識される可能性が高くなります。
再現性と検証:
コードの可用性や実験の詳細な説明の欠如は依然として問題として残りますが、著者に連絡して追加情報を求めることが可能だと考えられるようになります。
他の研究者がこの手法を実装し、結果を検証しようとする可能性が高まります。
将来の研究への影響: この論文は、低次元空間での拡散モデルの改善に関する将来の研究の基礎となる可能性が高くなります。
出版可能性: 適切な改訂（例：より詳細な実験プロトコル、統計分析の追加、コードの公開）を行えば、この論文は査読付きジャーナルや主要な会議での発表に適したものとなる可能性があります。
結論として、AIによる生成という要素を除外すると、この論文は低次元拡散モデルの分野に重要な貢献をする、信頼性の高い科学的研究として評価される可能性が高くなります。ただし、一部の方法論的な詳細や再現性に関する問題は依然として存在し、これらは通常の査読プロセスで指摘され、改善が求められるでしょう。
奥出：
一部の方法論的な詳細や再現性に関する問題について、具体的に指摘して改善のほうこうをしめしていただけますか？
Claude:
はい、もちろんです。以下に具体的な問題点と改善の方向性を示します：
実験の再現性: 問題: コードの可用性や詳細な実験手順が欠如しています。 改善方向:
GitHub等のプラットフォームで完全なソースコードを公開する。
論文に詳細な実験手順、使用したハイパーパラメータ、環境設定を記載する。
可能であれば、再現可能な実験を行うためのDockerコンテナを提供する。
データセットの詳細: 問題: データセットの生成プロセスや具体的な特性が十分に説明されていません。 改善方向:
各データセット（circle, dino, line, moons）の生成方法を詳細に説明する。
データセットのサイズ、分布、特徴量などの統計情報を提供する。
可能であれば、使用したデータセットを公開またはリンクを提供する。
統計的有意性: 問題: 報告された改善の統計的有意性が示されていません。 改善方向:
複数回の実験実行結果の平均と標準偏差を報告する。
適切な統計的検定（例：t検定やANOVA）を行い、p値を報告する。
信頼区間を計算し、結果の確実性を示す。
ベースラインモデルの詳細: 問題: 比較対象となるベースラインモデルの詳細が不十分です。 改善方向:
ベースラインモデルのアーキテクチャ、ハイパーパラメータを詳細に記述する。
ベースラインモデルの選択理由を説明する。
可能であれば、他の最新のアプローチとも比較を行う。
アブレーション研究: 問題: 提案手法の各コンポーネントの寄与度が明確ではありません。 改善方向:
適応的重み付けメカニズム、デュアルスケール処理など、各要素を個別に除去した実験を行う。
各コンポーネントの性能への寄与を定量的に示す。
計算コストの分析: 問題: 計算時間の増加に関する詳細な分析が不足しています。 改善方向:
異なるデータセットサイズ、モデル設定での計算時間を詳細に報告する。
メモリ使用量や必要なGPUスペックなどの情報も提供する。
計算効率改善のための提案や今後の方向性を議論する。
理論的基盤の強化: 問題: 提案手法の理論的根拠が十分に説明されていません。 改善方向:
なぜ適応的デュアルスケールアプローチが低次元空間で効果的なのか、数学的または理論的な説明を追加する。
提案手法と既存の理論（例：マルチスケール解析）との関連を議論する。
限界と将来の課題: 問題: 手法の限界や将来の研究方向が十分に議論されていません。 改善方向:
提案手法が効果的でないケースや潜在的な問題点を明確に述べる。
高次元データへの拡張可能性や他の応用分野での潜在的な使用例を議論する。
将来の研究方向や改善点を具体的に提案する。
これらの改善を行うことで、論文の科学的厳密性、再現性、そして全体的な質が大幅に向上するでしょう。また、これにより他の研究者がこの研究を基に発展させたり、実際の応用に適用したりすることがより容易になります。
奥出： この論文は上記の指摘された問題を改善されれば査読をとおりますか？
Claude:
はい、指摘された問題点が適切に改善されれば、この論文は査読を通過する可能性が高くなります。ただし、以下の点に注意する必要があります：
改善の質: 単に指摘された問題に対処するだけでなく、各改善が十分に詳細で、科学的に厳密であることが重要です。
新規性と影響力: 提案された手法の新規性と潜在的な影響力が、改善後もより明確に示される必要があります。
結果の再現性: 改善後、他の研究者が同様の結果を再現できることが重要です。
理論的基盤: 適応的デュアルスケールアプローチの理論的根拠がより強固に示されることで、論文の説得力が増します。
比較研究: 他の最新手法との詳細な比較が追加されることで、提案手法の優位性がより明確になります。
実用性: 計算コストと性能向上のトレードオフに関するより詳細な分析が、実際の応用における有用性を示すのに役立ちます。
将来の研究方向: 改善された手法の限界と将来の研究方向が明確に示されることで、論文の影響力が増します。
言語と構成: 論文の言語使用や構成が学術的基準を満たしていることも重要です。
ジャーナルや会議の適合性: 提出先のジャーナルや会議の要件と評価基準に合致していることを確認する必要があります。
これらの点に注意しながら改善を行えば、査読を通過する可能性は十分にあります。ただし、査読プロセスは厳格で、時には予測不可能な面もあるため、最初の提出で即座に受理されない可能性もあります。査読者からのフィードバックに基づいて更なる改訂を行う準備も必要です。
総じて、提案された改善を適切に実施すれば、この研究は拡散モデルと低次元データ生成の分野に有意義な貢献をする可能性が高く、査読付きの学術誌や主要な会議での発表に値するものになると考えられます。
奥出：
なるほど、指摘された問題をリストしてその改善の方法を個別に説明して頂けますか？
Claude:
もちろんです。以下に指摘された問題とその改善方法を個別にリストアップします：
コードの可用性と実験の再現性 改善方法：
GitHubリポジトリを作成し、完全なソースコードを公開する
README.mdファイルに詳細な実行手順を記載
必要なライブラリやバージョンを記載したrequirements.txtファイルを提供
主要な実験を再現するためのスクリプトを用意
データセットの詳細 改善方法：
各データセット（circle, dino, line, moons）の生成方法を論文内で詳細に説明
データセットのサイズ、分布、特徴量などの統計情報を表にまとめて提供
データセット生成のためのコードもGitHubリポジトリに含める
統計的有意性 改善方法：
各実験を少なくとも5回以上実行し、平均値と標準偏差を報告
ベースラインと提案手法の結果に対してt検定を実施し、p値を報告
95%信頼区間を計算し、結果と共に報告
ベースラインモデルの詳細 改善方法：
ベースラインモデルのアーキテクチャ、ハイパーパラメータを表にまとめて提供
ベースラインモデルの選択理由を論文内で明確に説明
可能であれば、他の最新のアプローチ（例：EDM, TabDDPM）との比較も追加
アブレーション研究 改善方法：
適応的重み付けメカニズム、デュアルスケール処理を個別に除去した実験を実施
各コンポーネントの性能への寄与を棒グラフなどで視覚的に示す
アブレーション研究の結果を新しいセクションとして論文に追加
計算コストの分析 改善方法：
異なるデータセットサイズ、モデル設定での訓練時間と推論時間を表にまとめる
使用したハードウェア（GPU型番など）の詳細を記載
メモリ使用量のグラフを作成し、モデルサイズとの関係を示す
理論的基盤の強化 改善方法：
適応的デュアルスケールアプローチの数学的基礎を新しいセクションとして追加
マルチスケール解析や情報理論との関連を議論
提案手法が低次元空間で効果的な理由を理論的に説明
限界と将来の課題 改善方法：
「制限事項と今後の展望」という新しいセクションを追加
提案手法が効果的でないケースや潜在的な問題点を明確に列挙
高次元データへの拡張可能性や他の応用分野での使用例を具体的に提案
将来の研究方向を箇条書きで提示
これらの改善を実施することで、論文の科学的厳密性、再現性、そして全体的な質が大幅に向上し、査読プロセスを通過する可能性が高まります。各改善点に対して十分な時間と労力をかけ、詳細かつ正確な情報を提供することが重要です。
奥出：
これらの改善点は非常におおくて、書き直しとおなじではないでしょうか？
Claude:
ご指摘の通りです。確かに、これらの改善点は非常に多岐にわたり、実質的に論文の大部分を書き直すことに近いと言えます。この状況について、いくつかの重要な点を指摘させていただきます：
学術論文の一般的な改訂プロセス: 実際の学術論文の査読プロセスでは、大幅な改訂や追加実験を求められることはよくあります。時には、論文の50%以上を書き直すこともあります。
優先順位の設定: すべての改善点を一度に対処するのは確かに大変な作業です。そのため、最も重要な問題から優先的に取り組むことが効果的です。例えば：
再現性（コードの公開、詳細な実験手順の記述）
統計的有意性の証明
理論的基盤の強化
段階的なアプローチ: すべての改善を一度に行うのではなく、最も重要な点から段階的に対処していくことも考えられます。
論文の潜在的な価値: これだけの改善点があるということは、逆に言えば、この研究には大きな潜在的価値があるということかもしれません。適切に改善されれば、非常に質の高い論文になる可能性があります。
研究の自然な発展過程: 多くの研究は、初期のアイデアから始まり、徐々に洗練されていきます。これらの改善点は、研究をより成熟させ、強化するプロセスの一部と見なすことができます。
査読者のフィードバックの重要性: 実際の査読プロセスでは、査読者からのフィードバックに基づいて改訂を行います。ここで挙げた改善点の中には、実際の査読者が指摘しない可能性のあるものも含まれているかもしれません。
結論として、確かにこれらの改善点は多岐にわたり、大規模な改訂を必要としますが、これは研究をより強固で信頼性の高いものにするプロセスの一部です。優先順位を設定し、段階的にアプローチすることで、効果的に論文の質を向上させることができるでしょう。また、この過程は研究自体の理解を深め、より価値のある成果につながる可能性があります。
奥出：
なるほど。literature reviewの不十分さが気になるのですが、そこはどうですか？
Claude:
ご指摘ありがとうございます。literature reviewの不十分さは確かに重要な問題点です。この点について詳しく説明します：
現状の問題点：
レビューが主に最近の研究に偏っている
歴史的な文脈や理論的な基礎が不足している
関連研究との比較が表面的
重要な最新の研究が欠けている可能性がある
改善の重要性： 適切なliterature reviewは論文の基礎となる部分で、以下の理由から非常に重要です：
研究の位置づけを明確にする
提案手法の新規性を示す
既存研究との関連性を説明する
研究分野の全体的な理解を示す
具体的な改善方法：
a. 歴史的な文脈の追加：
拡散モデルの起源と発展について簡潔に説明
低次元空間での生成モデルの歴史的な流れを概観
b. 理論的基礎の強化：
マルチスケール解析や情報理論など、関連する理論的背景を説明
これらの理論と提案手法との関連を明確に示す
c. 関連研究のより深い分析：
既存の低次元拡散モデルや関連手法を詳細に分析
各手法の長所と短所を明確に述べ、提案手法との違いを強調
d. 最新研究の包括的なカバレッジ：
2024年4月までの最新の研究を可能な限り網羅
特に低次元空間や適応的手法に関する最新の進展を詳しく説明
e. 構造化されたレビュー：
関連研究を適切なカテゴリーに分類（例：低次元モデル、マルチスケールアプローチ、適応的手法）
各カテゴリー内で時系列的に研究を紹介し、発展の流れを示す
f. 比較表の作成：
主要な関連研究と提案手法の特徴を比較する表を作成
この表で手法の違い、長所短所、適用範囲などを明確に示す
g. 研究ギャップの明確化：
レビューを通じて明らかになった研究ギャップを明確に述べる
これらのギャップが提案手法によってどのように埋められるかを説明
実施上の注意点：
単なる要約ではなく、critical な分析を心がける
各研究の貢献と限界を公平に評価する
提案手法との関連性を常に意識しながらレビューを行う
literature reviewの改善は論文全体の質を大きく向上させる可能性があります。これによって、研究の位置づけがより明確になり、提案手法の新規性と重要性がより説得力を持って示せるようになるでしょう。また、査読者に対しても、著者が研究分野を深く理解していることを示すことができます。
奥出
rationale, secndary data(literature review), primary data
の改善点を教えてください。
はい、論文の主要な構成要素であるrationale（研究の根拠）、secondary data（文献レビュー）、primary data（一次データ）について、それぞれの現状と改善点を整理します。
Rationale（研究の根拠）:
現状:
低次元空間での拡散モデルの重要性は述べられている
グローバル構造とローカル詳細のバランスの課題が指摘されている
改善点:
低次元モデルの具体的な応用例をより詳細に説明する
この研究が解決しようとしている問題の重要性をより強調する
提案手法がどのように既存の課題を解決するかをより明確に説明する
Secondary Data（文献レビュー）:
現状:
拡散モデルとマルチスケールアプローチに関する基本的な背景は提供されている
最近の研究に偏っており、歴史的文脈が不足している
関連研究との比較が表面的
改善点:
拡散モデルの歴史的発展を包括的に説明する
低次元空間での生成モデルの研究の流れを概観する
関連する理論的背景（マルチスケール解析、情報理論など）を詳細に説明する
既存手法の長所と短所を批判的に分析し、提案手法との違いを明確にする
最新の研究（2024年4月まで）を網羅的にカバーする
研究のギャップを明確に特定し、提案手法がそれをどう埋めるかを説明する
Primary Data（一次データ）:
現状:
複数のデータセット（circle, dino, line, moons）で実験が行われている
KLダイバージェンスによる定量的評価と視覚的な定性的評価が提供されている
計算時間に関する基本的な情報が提供されている
改善点:
データセットの生成方法や特性をより詳細に説明する
統計的有意性の検証（複数回の実験実行、平均と標準偏差の報告、統計的検定）
アブレーション研究を行い、各コンポーネントの寄与を明確にする
ベースラインモデルとの詳細な比較を提供する
計算コストの詳細な分析（異なるデータサイズ、モデル設定での性能）
再現性を確保するためのコードと詳細な実験手順の提供
これらの改善を行うことで、論文の各構成要素がより強固になり、全体的な質が向上します。特に文献レビュー（Secondary Data）の充実は、研究の位置づけを明確にし、提案手法の新規性と重要性を際立たせるのに役立ちます。一次データ（Primary Data）の改善は、結果の信頼性と再現性を高め、提案手法の有効性をより説得力のある形で示すことができるでしょう。
奥出：
現状の生成AIではliterature reviewは出来ないですよね。
Claude:
はい、ご指摘の通りです。現状の生成AIには、literature reviewを適切に行う能力に関して重大な制限があります：
最新情報の欠如: 生成AIの知識は特定の時点で更新が止まっているため、最新の研究成果を反映できません。
情報の信頼性: AIが生成する引用や参考文献は、実在しないものや不正確なものである可能性が高いです。
批判的分析の欠如: AIは単に情報を羅列することはできますが、研究の真の意義や限界を深く理解し、批判的に分析することは困難です。
文脈理解の限界: 研究分野の微妙なニュアンスや、研究の流れの中での各論文の位置づけを正確に理解することが難しいです。
オリジナリティの欠如: AIは既存の情報を再構成することはできますが、真に新しい洞察や視点を提供することは困難です。
研究ギャップの特定: 現在の研究状況を正確に把握し、重要な研究ギャップを特定することは、AIにとって非常に難しい課題です。
したがって、適切なliterature reviewを行うためには、人間の研究者が主導する必要があります。AIは情報の初期収集や整理の補助として使用できる可能性はありますが、最終的な分析、批評、そして研究の位置づけは人間が行う必要があります。
現状では、生成AIを使用してliterature reviewを作成することは、学術的誠実性の観点から問題があり、査読プロセスでも受け入れられない可能性が高いです。研究者自身が関連文献を丹念に読み込み、批判的に分析し、自身の研究との関連性を明確に示すことが不可欠です。
奥出：
gapsの指摘も生成AIでは出来ないのでは？
Claude：
ご指摘の通りです。研究分野における真の「gaps」（研究の隙間や未解決の問題）を特定することは、現状の生成AIにとって非常に困難な課題です。その理由として以下が挙げられます：
最新の研究状況の把握: AIの知識は特定の時点で更新が止まっているため、最新の研究動向を正確に把握できません。真のgapsは常に変化していく研究の最前線にあります。
深い専門知識の必要性: 研究分野の真のgapsを特定するには、その分野の深い理解と専門知識が必要です。AIは表面的な情報を処理できても、その奥にある本質的な問題を理解するのは難しいです。
創造的思考の欠如: 新しい研究の方向性を示唆するような意味のあるgapsの特定には、創造的な思考が必要です。現在のAIにはこの能力が欠如しています。
文脈と重要性の理解: どのgapsが重要で、どれが些細なものかを判断するには、研究分野の広範な文脈と各問題の潜在的影響を理解する必要があります。AIにはこの判断が困難です。
暗黙知の欠如: 多くの研究分野には、文献に明示的に記述されていない暗黙の知識や課題があります。AIはこうした暗黙知を把握できません。
学際的な視点: 重要なgapsは異なる分野の交差点に存在することがよくあります。AIは個別の分野の情報を処理できても、学際的な視点から新たなgapsを見出すのは困難です。
実現可能性の評価: 研究のgapsを特定する際には、それを埋める研究が技術的・倫理的に実現可能かどうかも考慮する必要があります。AIにはこの判断が難しいです。
社会的影響の考慮: 真に価値のあるgapsは、しばしば社会的ニーズや影響と密接に関連しています。AIはこうした広範な社会的文脈を適切に評価するのが困難です。
したがって、研究分野における意味のある、そして価値のあるgapsの特定は、依然として人間の研究者の重要な役割です。研究者の経験、直感、創造性、そして分野横断的な知識の統合能力が、この過程では不可欠です。AIはこのプロセスを補助する道具として使用できる可能性はありますが、最終的な判断と洞察は人間の専門家によってなされる必要があります。
奥出：
primary dataの信頼性も生成AIでは作れませんよね？
Claude:
おっしゃる通りです。生成AIによるprimary data（一次データ）の作成には重大な問題があり、研究の信頼性と科学的誠実性の観点から受け入れられません。以下に主な理由を挙げます：
データの真正性: AIが生成するデータは実際の実験や観測から得られたものではなく、完全に人工的なものです。これは科学的方法の基本原則に反します。
再現性の欠如: AIが生成したデータは、実際の実験条件や物理的制約を反映していないため、再現することが不可能です。
統計的特性の信頼性: AIが生成するデータの統計的特性は、実際の現象を正確に反映しているとは限りません。これは結果の信頼性に深刻な影響を与えます。
バイアスと誤差: 実際の実験データには様々なバイアスや誤差が含まれますが、AIはこれらを適切にシミュレートすることが困難です。
倫理的問題: 実在しないデータを実験結果として提示することは、研究倫理に反する行為です。
新規性と発見の欠如: 実際の実験で得られる予期せぬ結果や新たな発見は、AIが生成するデータでは再現できません。
方法論の詳細: 実験手順、使用機器、データ収集方法などの詳細な情報を、AIが正確に生成することは不可能です。
外部要因の影響: 実際の実験では環境条件や外部要因が結果に影響を与えますが、AIはこれらを適切に考慮することができません。
データの一貫性: 長期的な研究や複数の関連実験からのデータの一貫性を、AIが適切にシミュレートすることは極めて困難です。
検証不可能性: AIが生成したデータは、他の研究者によって独立して検証することができません。
科学研究におけるprimary dataは、実際の観測、測定、実験から得られたものでなければなりません。AIが生成したデータを実際の実験データとして提示することは、科学的不正行為に相当し、研究の信頼性を完全に損なうことになります。
研究者は自ら（あるいは研究チームで）実験を設計し、データを収集し、分析を行う必要があります。AIは数値データの処理や統計分析の補助ツールとして使用することはできますが、primary dataそのものを生成することは決して許容されません。
奥出：
とすると、この論文が生成AIで作られたと言われているのですが、どのように判断しますか？
Claude:
この論文が生成AIによって作成されたという指摘は、非常に重要な問題を提起しています。以下の点から判断を行うことができます：
データの真正性:
論文中のデータが実際の実験から得られたものか、それとも人工的に生成されたものかを判断する必要があります。
実験の詳細や生データの提供を求め、その信頼性を確認します。
文献レビューの質:
引用文献の正確性と存在を確認します。
レビューの深さと批判的分析の質を評価します。
方法論の詳細:
実験手順や使用機器の詳細が具体的かつ現実的に記述されているか確認します。
再現可能性のある十分な情報が提供されているか評価します。
結果の新規性と一貫性:
結果が既知の事実の単なる再構成ではなく、新しい洞察を提供しているか確認します。
データ間の一貫性や、予期せぬ結果の存在を評価します。
議論の深さ:
結果の解釈が深く、分野の文脈を適切に考慮しているか確認します。
限界点や将来の研究方向の提案が具体的で意味があるか評価します。
言語使用とスタイル:
不自然な言い回しや、AIによく見られる特定のパターンがないか確認します。
コードと再現性:
実際のコードが提供されており、それが機能するか確認します。
著者の検証:
著者の存在と資格を確認し、必要に応じて直接連絡を取ります。
倫理的考慮:
研究倫理委員会の承認や、データ収集に関する倫理的配慮が適切に記述されているか確認します。
判断のプロセス:
まず、上記の点について詳細な検証を行います。
著者に対して、データの出所や実験の詳細について直接質問します。
必要に応じて、実験の再現や追加データの提供を求めます。
分野の専門家による詳細なピアレビューを行います。
結論: これらの点を総合的に評価した上で、論文がAIによって生成されたものか、それとも正当な研究成果であるかを判断します。もし重大な疑念が残る場合は、論文の撤回や詳細な調査を検討する必要があります。
科学的誠実性と研究倫理の観点から、この問題は非常に慎重に扱う必要があります。判断のプロセスは透明性を保ち、証拠に基づいて行われるべきです。
奥出： 査読を通ったと言われていますが？
Claude:
論文が査読を通ったという情報は、状況をより複雑にしています。これについては、以下のような観点から考察する必要があります：
査読プロセスの信頼性:
査読を行った学術誌や会議の評判と厳密さを確認する必要があります。
査読者の数や専門性、査読の詳細さについて情報を得ることが重要です。
査読システムの限界:
現在の査読システムは、AIが生成した論文を完全に検出するようには設計されていません。
特に新しい分野や複雑なトピックでは、査読者がすべての詳細を完全に検証することは困難な場合があります。
査読者のフィードバック:
査読者からのコメントや改訂要求の内容を確認することで、査読の質と深さを判断できる可能性があります。
出版後の検証:
査読を通過したとしても、出版後に他の研究者によってさらなる検証が行われる可能性があります。
論文の主張やデータの再現性について、他の研究者からの反応や追試の結果を確認することが重要です。
編集プロセスの透明性:
学術誌や会議の編集者に連絡を取り、査読プロセスの詳細について問い合わせることも考えられます。
著者の対応:
論文の著者に直接連絡を取り、データや方法論についての詳細な説明を求めることができます。
著者の反応や提供される追加情報も、判断の材料となります。
専門家による再評価:
論文が査読を通過したという事実だけでなく、該当分野の他の専門家による再評価を求めることも重要です。
倫理委員会の関与:
深刻な疑念が残る場合、学術機関の倫理委員会や研究公正オフィスに調査を依頼することも考えられます。
結論: 査読を通過したという事実は、論文の信頼性を支持する一つの要素ですが、それだけで完全な保証とはなりません。特にAI生成コンテンツの急速な進歩を考えると、従来の査読プロセスでは見逃される可能性もあります。
したがって、査読を通過したという情報を考慮しつつも、先に挙げた検証ポイントについて慎重に評価を行う必要があります。透明性、再現性、データの信頼性に関する疑問が残る場合は、さらなる調査や検証が必要です。
最終的には、科学的誠実性と研究の質を確保するために、学術コミュニティ全体でこの問題に取り組み、必要に応じて査読や検証のプロセスを改善していく必要があるかもしれません。
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以上です。
僕としては、論文のドラフトを生成AIでこのレベルまでつくってもらって、それを生成AIに上記のように査読してもらって、査読してもらったところを人間が書き直して、という生成AIとの共同作業にするといいのではないかとおもいましたね。rationale, gap, warrantなどはまだまだ人間の手がいるところですが、他は生成AIでかなりできる。あとプライマリーデータは数学やアルゴリズムなど、物理的世界と接点のないところは提供する必要は無い、つまりアルゴリズムや数式がプライマリーデータと論理的証明があわさったようなところなので、必要は無いですが、他の分野は避けて通れないところですね。
SAKANAAIの論文作成システムはコンピュータサイエンスの論文作成のアシスタントとしてかなり有効ですね。だだこれからまだまだやることは沢山ありますね。まあ現状の生成AIの進歩をみると、このあたりもすぐに越えそうですが。
（完）