Nature の調査: AI が「必需品」になったと考える科学者はわずか 4%

AI に関する論文数は劇的に増加していますが、本当に AI が「必須」であると考えている研究者はわずか4%にすぎません。 ！

この結論は、Nature 誌の最新の調査から得られたものです。

より正確に言うと、これは科学研究で AI ツールを使用する研究者を対象とした調査の結果です。

これらの人々は、2022年の最後の4か月間に論文を発表した4万人以上の研究者の中から選ばれており、世界中から幅広い分野にわたっています。

さらに、AIツールを開発する「インサイダー」と、研究でAIツールを使用しない「アウトサイダー」も調査対象に含まれており、回答者総数は1,600名以上に達します。

関連する結果は「AIと科学：1,600人の研究者の考え」というタイトルで公開されています。

科学研究者は実際に AI ツールをどのように見ているのでしょうか?読み続けましょう。

1,600人の研究者のAIに関する見解

この調査は、機械学習と生成AIに関する研究者の見解に焦点を当てたものでした。

前述の通り、調査結果の客観性と妥当性を確保するため、ネイチャーは2022年の最後の4か月間に論文を発表した世界中の4万人以上の科学者に電子メールで連絡を取り、ネイチャー・ブリーフの読者に調査への参加を呼びかけました。

最終的に1,659人の回答者が選ばれ、具体的なサンプル構成は次の通りです。

回答者のほとんどはアジア（28%）、ヨーロッパ（約3分の1）、北米（20%）からの回答でした。

このうち、48%はAIを直接開発または研究しており、30%は研究にAIを使用しており、22%は研究にAIを使用していません。

詳細な結果を以下で見てみましょう。

調査によると、研究で AI を使用している人の 4 分の 1 以上が、今後 10 年以内に AI ツールが自分の分野で「必需品」になると考えています。

しかし、 AIツールが今や「必需品」であると考えている人はわずか4％で、他の47％は人工知能が将来「非常に役立つ」と考えている。

対照的に、AIを使用していない研究者はあまり関心を示しませんでした。それでも、9%はこれらの技術が今後10年以内に「不可欠」になると考えており、さらに34%は「非常に有用」になると考えている。

機械学習に関する意見を問う調査では、回答者に AI ツールのプラスの効果を選択するよう求められました。回答者の 3 分の 2 は AI によってデータ処理が高速化されると考えており、58% は AI によって以前は不可能だった計算が高速化されると考えており、55% は AI によって時間とコストが節約されると述べています。

回答者は、AI がもたらす可能性がある悪影響として、主に、深い理解よりもパターン認識への依存度が高まる (69%)、データにおける偏見や差別が強化される (58%)、不正の可能性が高まる (55%)、盲目的な使用によって研究が再現不可能になる (53%) などがあると考えています。

それでは、生成 AI ツールについて研究者がどう考えているかを見てみましょう。

多くの人は、生成 AI ツールの大きな利点の 1 つは要約と翻訳であり、英語を母国語としない研究者が論文の文法やスタイルを改善するのに役立つと考えています。第二に、コードを書く能力も認められました。

しかし、生成 AI にはいくつかの問題もあります。研究者が最も懸念しているのは、不正確な情報の拡散（68%）、盗作の検出が容易になるが検出が困難になること（68%）、論文やコードに誤りや不正確な情報が導入されること（66%）です。

回答者らはまた、医療診断に使用されるAIツールが偏ったデータに基づいてトレーニングされた場合、研究の偽造、虚偽の情報、偏見の永続化の可能性についても懸念していると付け加えた。

さらに、使用頻度の統計によると、 AIに関心のある研究者の間でも、大規模言語モデルを仕事で頻繁に使用している研究者は少数派です。

調査対象となったすべてのグループの中で、研究者が AI を使って行う最も一般的なことは、研究とは関係のない創造的な娯楽であり* 、次に AI ツールを使用してコードを記述し、研究のアイデアを考案し、論文の執筆を支援することが続いています。

科学者の中には、大規模モデルの出力に満足していない人もいます。論文編集に大規模モデルを使用したある研究者は次のように書いています。

ChatGPT は人類の悪い文章習慣をすべてコピーしたように感じます。

フィンランドのトゥルク大学の物理学者ヨハネス・ニスカネンはこう語った。

AI を使って記事を読んだり書いたりすれば、科学は「人間による人間のためのもの」から「機械による機械のためのもの」へと急速に移行するでしょう。

この調査で、ネイチャーはAI開発が直面している困難についての研究者の見解も詳しく調査した。

AI開発が直面するジレンマ

研究者の約半数が、AIの開発や使用において障壁に直面していると述べています。

AI を開発する研究者にとって最大の懸念は、コンピューティング リソースの不足、研究資金の不足、AI トレーニング用の高品質データの不足です。

他の分野で働いていても研究に AI を使用している人々は、十分なスキルとトレーニング リソースを備えた科学者の不足、およびセキュリティとプライバシーについてより懸念しています。

AI を使用しない研究者は、AI が必要ない、実用的ではないと考えている、あるいは AI ツールを研究する経験と時間が足りないなどと言います。

AI コンピューティング リソースの優位性と AI ツールの所有が大企業によって支配されていることも、回答者の懸念事項であることは言及する価値があります。

AI ツールを開発している人の 23% が、AI ツールを開発している企業 (最もよく挙げられるのは Google と Microsoft) と連携しているか、またはその企業で働いていると回答しています。一方、AI のみを使用する人では、その割合はわずか 7% です。

全体的に、回答者の半数以上が、AI を使用する研究者にとってこれらの企業の科学者と協力することは「非常に」または「ある程度」重要であると回答しました。

開発だけでなく、使用上の問題もあります。

研究者らは以前、科学研究においてAIツールを盲目的に使用すると、誤った、偽りの、再現不可能な研究結果につながる可能性があると述べている。

マンハッタンのカンザス州立大学のコンピューター科学者、リオール・シャミール氏はこう語った。

機械学習は時には役立ちますが、AI は役立つよりも多くの疑問を提起します。科学者が何をしているのか理解せずに AI を使用すると、誤った発見につながる可能性があります。

ジャーナル編集者や査読者が AI を使用した論文を適切に査読できるかどうかを尋ねたところ、回答者の意見はまちまちでした。

研究でAIを使用しているが、直接開発はしていない研究者のうち、約半数が不明と回答し、4分の1がレビューは適切だと答え、4分の1が不十分だと答えた。 AI を直接開発している研究者は、編集とレビューのプロセスに対してより肯定的な見方をする傾向があります。

さらに、ネイチャーは回答者に、AIが社会に与える7つの潜在的な影響についての懸念の度合いを尋ねました。

研究者らの最大の懸念は誤情報の拡散であり、3分の2が「非常に懸念している」または「かなり懸念している」と回答した。

最も懸念されないのは、AI が人類に実存的な脅威をもたらす可能性があるということだ。