- 科学者が人工知能ツールを使い、改良していく中で、ベストプラクティスが現れ始める
- 1966年に開発されたエリザというチャットボットの人間らしい言語スキルはユーザーを魅了し、今日の大規模言語モデル（LLMs）も人間らしい言語能力を示す
- LLMsの科学への統合を模索する研究者たちは、AIが科学と真実探究に「学ぶ」べきことがまだ多いことに気付く
- スタンフォード大学やオックスフォード大学などの指針によれば、個々のコースインストラクターはChatGPTやBard、DALL_E、Stable Diffusionなどの生成AIツールの使用について独自のポリシーを設定する自由がある
- AI学習の重要性が高まる中、AI教育やトレーニングのためのリソースが不足していると指摘されている
私の考え:
AIの進化と共に、教育やスキルアップが重要であり、科学の分野においてもAIの使用は慎重かつ適切に行われるべきです。生成AIツールの出力の正確性を確認し、人間の判断と結びつけることが重要です。
元記事: https://www.nature.com/articles/s41592-024-02369-5