世界最大の学術出版社の 1 つである Springer Nature と Google DeepMind は、研究者による原稿の評価をより効果的に支援し、増大する負担にさらされている査読プロセスを軽減するために設計された AI を活用した査読アシスタントを構築するための研究提携を発表しました。

10月26日に発表されたこの提携は、査読管理におけるシュプリンガー・ネイチャーの専門知識とGoogle DeepMindのGemini AIモデルを組み合わせたものである。プロトタイプはすでにテストされていますが、パートナーはより広範な展開のスケジュールを発表していません。 この件の詳細は、人工知能の最新情報をご覧ください。

査読に圧力がかかる理由

査読は現代科学の門番メカニズムですが、それを維持するのに苦労しています。発表によると、投稿量の増加と研究の複雑さの増大により、査​​読者（ジャーナルの原稿を評価するために自ら時間を割く研究者）に対するさらなる要求が高まっているという。

新しいアシスタントは、査読者が複雑な原稿をナビゲートし、大量のテキスト、図表、図を分析し、詳細な調査が必要な領域を特定できるように設計されています。パートナーらによると、その目的は査読者の時間を解放し、専門的な科学的専門知識と判断を必要とする問題、つまり機械には任せられない部分に集中できるようにすることだという。

ジェミニ上に構築され、シュプリンガー自然の壁の中に保管されています

このアシスタントは Google のオープンソース エージェント開発キット (ADK) を使用して開発されており、完全に Springer Nature のプライベート Gemini Enterprise 環境内で動作します。パートナーらによると、このアプローチにより、システムの開発とテストに使用される原稿やその他のコンテンツがシュプリンガー・ネイチャーの安全なインフラ内に確実に保管され、著者と査読者の機密性が保護されるという。

この設計の選択により、学術出版における AI に関する最も根強い懸念の 1 つである、未発表の研究がサードパーティのモデルによって処理されるとどうなるかという問題に対処できます。 Springer Nature は、ワークフロー全体を自社の環境内に保持することで、査読者は原稿を建物の外に決して出させないアシスタントのみを信頼すると主張しています。

Springer Nature 社の最高製品責任者、Saskia Steinacker 氏は、このプロジェクトを責任ある実験の実践として位置づけました。

「査読者の専門知識と判断は査読の基礎である」とシュタイナッカー氏は発表の中で述べた。 「研究の量と複雑さが増大するにつれ、私たちはAIがその専門知識をどのように責任を持ってサポートできるかを探求し、査読者が最も重要なところや専門家の科学的判断が必要な問題に時間を集中できるようにする機会を持っています。私たちにとって、イノベーションと信頼は密接に関係しなければなりません。つまり、責任の所在を明確にしながら、AIが何を追加できるかをテストすることを意味します。」

Google の Research AI 実績を基に構築

このプロジェクトは、ScholarPeer や Deep Review などの AI 研究ツールを開発した Google の経験、つまりフロンティア モデルを科学的評価の仕組みに適用する初期の取り組みに基づいて構築されています。

Google DeepMind の応用 AI 担当シニア ディレクターである Seshu Ajjarapu 氏は、この提携は、提出量の増加によって審査プロセスにかかる負担に対処することを目的としていると述べました。

「科学的発見を明らかにするには、厳格で研究のペースと同期した査読の経験が必要です」とアジャラプ氏は述べた。 「このパートナーシップは、シュプリンガー・ネイチャーの科学出版専門知識とグーグル・ディープマインドの最先端研究を結びつけるものです。私たちは協力して、世界有数のジャーナルの編集基準を厳格に守りながら、投稿量の増加による負担を軽減するプラットフォームを構築しています。これは、AIが現代科学の基礎構造をどのように強化できるかを示す好例です。」

このニュースはリサーチ・インフォメーション、リサーチ・プロフェッショナル・ニュース、タイムズ・ハイヤー・エデュケーションによって報じられ、いずれも共同発表を引用している。

補欠ではなくアシスタント

両社とも、このツールは人間のレビュー担当者に代わるものではなく、サポートすることを目的としていると明言している。プロトタイプの探索は、人間の専門家をループから排除することなく、AI が査読をよりインタラクティブなプロセスにする方法に焦点を当てており、最終的な科学的判断は査読者とジャーナル編集者に委ねられます。

そのポジショニングが重要です。ピアレビューは科学的主張を証明する機関であり、その一部を自動化する実験がこれまでにも厳しい視線を集めてきた。東京に本拠を置くAI研究所であるSakana AIは、同社のAI査読者システムが、審査した10本の論文のうちおよそ7本で核となる主張の誤りを指摘したと以前報告した。この結果は、科学的精査の自動化の可能性と限界の両方についての議論を煽る結果となった。

シュプリンガー・ネイチャーの「イノベーションと信頼は密接に関係しなければならない」という声明は、その懐疑論への直接的な回答であると読める。同社は責任の所在を明確にしながらも、AIが何を追加できるかをテストしていると同社は述べている。

より広範なワークフロー プッシュの一部

Springer Nature にとって、このアシスタントは、社内出版プラットフォームである Snapp と並んで、著者や査読者の出版ワークフローを合理化する広範な取り組みの一環となっています。 Google DeepMind にとって、これは Gemini モデルを消費者向けチャットボットに限定するのではなく、科学的および専門的なワークフローに組み込む戦略の新たな一歩です。

このパートナーシップは、AI が学術出版のワークフローをサポートする可能性に対する出版業界全体の関心の高まりを反映しています。特に、投稿量の増加とますます複雑でデータ量の多い論文が、主に無給のボランティアで構成されている査読者集団にプレッシャーを与えているためです。

次に何が起こるか

両社はまだアシスタントの広範な展開のスケジュールを発表しておらず、どのジャーナルが最初にアシスタントを使用するか、査読者がその成果物とどのようにやり取りするか、出版におけるAIに警戒してきた機関がその機密保持へのアプローチを受け入れるかどうかなど、多くの詳細はまだ明らかになっていない。

今のところ、プロトタイプのテスト段階がメッセージです。アシスタントが説明どおりに機能すれば、長い原稿を読み進めたり、図を照合したり、専門家の目を必要とするセクションを探したりするなど、査読の最も退屈な部分がより迅速になる可能性がある一方で、査読の中心となる人間の判断は正確に維持される可能性があります。

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