香月 リサ 先生
続いて研究分野でのAI活用ね。
論文を書く場面だけじゃなくて、研究プロセスそのものが変わりつつあるわ。
深見 つむぎ
論文執筆にAIを使う研究者もいると聞きます。
香月 リサ 先生
そうね。
でも実は、研究でのAI活用は文献調査・仮説生成・データ解析の3段階で、もっと広く使われているのよ。
戸倉 ジャスミン
仮説までAIが作れるの!?
うそっ、すご〜い!
香月 リサ 先生
大量の先行研究を読み込ませて「この領域で未解決の問いは何か」「どんな組み合わせが新しいか」を提案させる使い方ね。
ただし最終的な研究の方向性を決めるのは、研究者自身よ。
雪村 ましろ
わぁ…AIって、科学者の助手さんみたいになってるんですねぇ。
香月 リサ 先生
たとえばDeepMindのAlphaFoldは、タンパク質の立体構造を予測して生物学の発展に貢献したの。
ノーベル賞まで受賞したわ。
深見 つむぎ
つまり研究AIは、もう補助を超えて発見の主役にもなり得る、ということですね。
雪村 ましろ
ふぇぇ…AIを使って論文を書いたら、不正にならないんですかぁ?
香月 リサ 先生
重要な論点ね。
多くの学術ジャーナルがAI利用の開示を義務化しているわ。
隠して使うのが不正で、開示して使うのは許容、という運用が主流ね。
深見 つむぎ
補足すると、AI自体を共著者にしてはいけない、という規定を出したジャーナルも多いですよね。
香月 リサ 先生
そうそう。
AIは責任を取れないから著者にはなれない、という考え方ね。
戸倉 ジャスミン
ハルシネーションが論文に混じったらヤバくない?
香月 リサ 先生
その通り、実在しない論文を引用してしまって撤回になった事例も既に出ているわ。
だからAIが出した引用は、必ず原典にあたって検証するの。
深見 つむぎ
透明性と再現性、この2つが研究でのAI活用の核ですね。
香月 リサ 先生
そう。
研究のプロセスでAIをどう使ったか、どのプロンプトを投げたか、出力をどう検証したか、記録として残しておくの。
試験でもここは「AI時代の研究倫理」として問われることが増えているわ。
雪村 ましろ
ましろ、感動しちゃいました…研究って、誠実さが命なんですねぇ。
戸倉 ジャスミン
AIは強力な道具だけど、責任は人間、って原則はどの分野でも同じなんだね。
香月 リサ 先生
ええ、まさにそれがPhase 6を貫くテーマなの。
雪村 ましろ
ましろ、大学生になっても、このルール大事にします。
香月 リサ 先生
素敵ね。
若いうちから研究倫理に触れておくと、将来の研究者としての基礎が育つわ。
深見 つむぎ
補足すると、査読プロセスでもAIチェックが入り始めているので、書く側も読む側もAIリテラシーが必須ですね。
香月 リサ 先生
いい指摘ね。
学術界全体で、AIとの付き合い方を模索している段階なのよ。
香月 リサ 先生
研究でのAI利用は、AIガバナンスとAI倫理の交差点にある論点でもあるの。
Phase 7でここはさらに深掘りするから、今はまず「透明性」「再現性」を基盤に覚えておいてね。
深見 つむぎ
補足すると、若手研究者のキャリア形成にも、AIリテラシーが必須になっていますよね。
雪村 ましろ
ましろ、研究って誠実な人だけが辿り着ける世界なんだなぁ…。
確認クイズ
研究分野でAIを活用する際の最も重要な原則は?
- AI利用を秘密にして競争優位を保つ
- AI利用を透明に開示し、再現性と検証可能性を確保する
- すべての分析をAIに任せ、研究者は結果を見るだけにする
- AIが生成した仮説や引用は検証不要でそのまま採用する
こたえを見る
正解: 2. AI利用を透明に開示し、再現性と検証可能性を確保する
AI利用の開示と再現性が研究における生成AI活用の基本原則です。ハルシネーションによる架空の引用・データは研究不正と見なされるため、原典検証は必須です。AIは共著者にもなれません。