スタンフォード大学が「大言模型（LLM）による新しい研究アイデアの生成可能性」という論文を発表しました。研究では、LLMが生成したアイデアが、人間の専門家よりも新奇性が高いと評価されたことが明らかになりました。
100名以上の自然言語処理（NLP）の研究者が新しいアイデアを提案し、出典が明かされずにLLMと人間のアイデアを盲目的にレビューしました。結果、LLMが提案したアイデアは、実現可能性はやや低いものの、革新性では統計的に有意差を示したのです。
LLMは大量のデータトレーニングにより、さまざまな概念の組み合わせが得意で、新しいアイデアを簡単に生成することができますが、推論力には課題が残されています。それに対して、人間は実現可能性や効果を優先するため、創造力が制限されることがあります。
日本のAIスタートアップ「Sakana AI」が研究プロセス全体を自動化した「AI Scientist」など、LLMを活用した研究支援ツールも登場しています。これからの研究は人間とLLMが協力して行くことで、真に斬新なアイデアを生み出すことができるでしょう。
出典 : After Software Engineers, LLMs Are Coming After AI Researchers https://analyticsindiamag.com/ai-origins-evolution/after-software-engineers-llms-are-coming-after-ai-researchers/