AIは科学者のキャリアを加速させるが、科学の進歩を鈍化させる可能性

近年、人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがあります。これは科学者個人のキャリアにとっては大きな恩恵をもたらす一方で、科学という営みそのものの健全な発展にとっては、一見相反する二つの側面、すなわち潜在的なリスクをはらんでいることが浮上しています。

AIによる研究効率の向上とキャリアへの好影響

AI、特にBERTのような大規模言語モデルは、膨大な論文データを解析し、AI/機械学習技術が用いられた研究を特定する能力を示しています。最新の研究によれば、AIを活用する科学者は、より多くの論文を発表でき、他者からの引用も増え、昇進も早まる傾向にあることが示唆されています。これは、個々の科学者のキャリア形成においては明らかにポジティブな影響と言えるでしょう。

研究の「ジャンル化」と多様性の縮小というリスク

しかし、AIの利用が科学全体にとって必ずしも良い影響ばかりとは限りません。AI支援による研究は、既存の成功パターンに沿って進められる傾向があり、その結果、科学的探求がより狭い範囲の、人気のあるトピックに集中してしまう可能性があります。論文間の連携も希薄になり、知識の広がりや多様性が失われる「縮小」が生じかねないと指摘されています。

「学術的スラッジ」とLLMによる論文量産の懸念

最近の政治科学分野では、「学術的スラッジ」という言葉が注目を集めています。AI、特にLLMを使えば、一人の研究者が短期間に膨大な数の論文、特にサーベイ実験やLLM実験に基づくものを執筆できる可能性が示唆されています。実際に、AIを用いた論文の再現や、AIによる論文執筆・査読の自動化が現実のものとなりつつあり、学術界に緊張が走っています。

考察：AI時代における科学の未来と「ジャンル化」の加速

LLMは、ジャンル（様式）を検出し、再現することに長けています。これは、音楽におけるジャンルのように、学術研究においても特定の「型」にはまった論文が量産される傾向を加速させる可能性があります。LLMは、既存の学術論文のテンプレートを効率的に応用し、量産する能力を持っています。

個人のインセンティブと科学全体の進歩の乖離

科学研究は、発見と検証のプロセスであると同時に、科学者のエネルギーをそのプロセスに投入させ、報酬を与えるための制度的システムでもあります。しかし、LLMの普及は、個々の科学者のキャリアインセンティブ（昇進や論文数）と、科学全体の進歩（新規発見や多様性）との間に存在する乖離をさらに拡大させる恐れがあります。LLMは、既存の人気のテーマや手法に焦点を当てた研究を増やす傾向があり、予期せぬ発見や独創的な研究を阻害する可能性があります。

技術の応用が問う科学の未来：多様性と発展の両立を目指して

LLMが科学研究に与える影響は、技術そのものの性質だけでなく、それがどのように利用されるかにかかっています。AIが既存のジャンルを強化し、科学の多様性を損なう可能性は否定できません。しかし、一方で、AIを新しい発見や、これまで不可能だった研究手法の探求に活用する道も開かれています。重要なのは、AIの進歩を、個人のキャリアだけでなく、科学全体の進歩と多様性の維持・発展にどう結びつけていくかという視点です。科学者コミュニティは、AIの利点を最大限に活かしつつ、その潜在的なリスクを管理していくための新たな制度設計や倫理的枠組みを模索していく必要があります。