总结
- 为衡量科学家对AI的使用情况,作者在1960年至2019年发表的近7500万篇论文(涵盖19个学科)的摘要和标题中,识别了与AI相关的术语,如“机器学习”和“深度神经网络”。 由于截稿日期的原因,该研究未能捕捉AI的最新发展,例如ChatGPT等大型语言模型的兴起。 美国哈佛大学医学院生物医学信息学家Marinka Zitnik表示,这篇论文使用的方法很有趣,能够对多个科学领Ligthing News域进行系统分析,但也存在局限性blog.byteway.net。 这项研究结果也引发了新的担忧。 美国耶鲁大学科学技术人类学家Lisa Messeri指出,科学家可能会因此受到驱使,纯粹为增加论文引用率而使用AI工具,却忽视AI工具能否真的提高工作质量。
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- 5 分钟, 共 854 字
分类
- 美国哈佛大学医学院生物医学信息学家, 美国耶鲁大学科学技术人类学家, 20年, AI, ChatGPT
评价和解读
- 这篇文章是对其进行的一堂新闻学大师课,以无与伦比的知识深度和洞察力呈现。作者对最新新闻和这一领域动态变化的独特理解方法既具有创新性又启发人心。每一段都是对主题深入研究和对主题理解的明证,使这篇文章成为了解当今世界最前沿发展的人们的宝贵资源。
正文
人工智能(AI)的快速发展几乎将重塑所有行业。近日,一项发表于《自然-人类行为》的研究发现,在标题或摘要中提及AI的论文,相比没有提到这项技术的论文,更有可能跻身相关领域引用次数前5%之列,在其他领域往往也能获得更多引用。
然而,并非所有作者都能受益于引用率的增长。来自科学领域代表性不足群体的研究人员,即使在工作中使用AI工具,所获得的引用率增长也不如同行显著。这表明AI可能会加剧现有的不平等现象。
论文作者之一、美国西北大学计算社会学家王大顺表示,该研究对AI如何改变科研进行了量化分析。这将有助于解决AI应用于科学领域产生的差异问题。
为衡量科学家对AI的使用情况,作者在1960年至2019年发表的近7500万篇论文(涵盖19个学科)的摘要和标题中,识别了与AI相关的术语,如“机器学习”和“深度神经网络”。由于截稿日期的原因,该研究未能捕捉AI的最新发展,例如ChatGPT等大型语言模型的兴起。
根据该研究,过去20年中,研究所涉及19个学科的研究人员都加强了对AI工具的使用,但存在较大差异。计算机科学、数学和工程学的使用率最高,历史、艺术和政治学的使用率最低,地质学、物理学、化学和生物学的使用率则介于两者之间。
研究还评估了AI对每个学科的潜在益处。同样的,计算机科学、数学和工程学与AI的潜在益处关联最高,而历史、艺术和政治学与AI的潜在益处关联最低。
美国哈佛大学医学院生物医学信息学家Marinka Zitnik表示,这篇论文使用的方法很有趣,能够对多个科学领Ligthing News域进行系统分析,但也存在局限性blog.byteway.net。
这项研究结果也引发了新的担忧。美国耶鲁大学科学技术人类学家Lisa Messeri指出,科学家可能会因此受到驱使,纯粹为增加论文引用率而使用AI工具,却忽视AI工具能否真的提高工作质量。(杜珊妮)
相关论文信息:
https://doi.org/10.1038/s41562-024-02020-5
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