生活と論文

心理学/社会学/修士(工学)/収益化済/※研究者ではありません/

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RivasらはChatGPTにより、マーケターのコンテンツ作成が迅速化し、より効率的な調査を実施できる可能性を強調している。一方で、ChatGPTのバイアスや透明性などの倫理的懸念点もあると指摘している。

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Frederico,G.F.はサプライチェーンにおいてChatGPTを利用することで、コスト削減やパフォーマンス向上など利益がもたらされるが、ChatGPTはサプライチェーンの専門家の意��決定能力をサポートすることはできても、取って代わることはできないだろうと結論づけた

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Prietoらは、ChatGPTが単純な建設プロジェクトのスケジュールを生成できることを実証した。この研究は、建設業界で大規模な言語モデルと自然言語処理 (NLP) 技術を使用する利点と、さらなる研究の必要性を強調している。

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Vemprala SらはロボットアプリケーションにおけるChatGPTの使用に関して実験的研究を行った。この研究ではChatGPTが予期せぬ動作をした場合に備えて人間の介入が必要であることがわかった

論文"ロボティクスのためのChatGPT： 設計原理とモデル能力。マイクロソフト自律システムとロボティクス研究"

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Rozado氏はGPT-3.5の政治的志向性テストに対する回答を分析したところ、15個のテストのうち14個で左寄りの回答がされた。

論文：「ChatGPTの政治的偏見」

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Taecharungroj氏がXにおけるChatGPTに関するポストを分析したところ、以下の4つの議論がよくなされていることを特定した

・ビジネスがどのように変化するか
・新しいテクノロジー
・汎用AIの探究
・進歩と倫理のジレンマ

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Friederらの研究では、数学的能力においてGPT-4は平均的な大学院生よりもかなり劣っていると結論づけられた。

論文："ChatGPTの数学的能力"

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ChatGPTの��訳能力をGoogle翻訳、DeepL翻訳、Tencent TranSmartと比較したところ、以下のことがわかった
・GPT-4は3つの商用翻訳製品と同等の翻訳能力
・ChatGPTは話し言葉の翻訳機として優れている
・ChatGPTは一度、英語などに翻訳してから目的の言語に翻訳することで翻訳精度が向上する

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HassaniらはChatGPTがデータサイエンスのワークフローにどのように役立つか検討した論文の中で、ChatGPTは特定のタスクのために訓練された場合にうまく機能することを指摘した。

論文：データサイエンスにおけるChatGPTの役割： AIが支援する会話インターフェイスがいかにこの分野に革命をもたらすか

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"Exploring Students’ Perceptions of ChatGPT: Thematic Analysis and Follow-Up Survey"

Shoufan, A. IEEE Access: New York, NY, USA, 2023

https://t.co/d04mQyvIMR

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Shoufan氏の研究ではコンピュータ工学科の学生にChatGPTに対する認識をアンケートしたところ、

・ChatGPTの回答が必ずしも正確でない可能性がある
・効果的に使用するには予備知識が必要である

ことが指摘された

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"Good Practices for Scientific Article Writing with ChatGPT and Other Artificial Intelligence Language Models"

Castellanos-Gomez, A. Nanomanufacturing 2023

https://t.co/edfJn4Mmcl

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Castellanos-Gomez氏は、科学論文の執筆におけるChatGPTの使用について以下のように述べた

懸念点
・ChatGPTを悪用して質の低い論文を作成する危険性がある

利点
・英語を母語としない人にとって、言語や文法のチェック等に使える

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"A multitask, multilingual, multimodal evaluation of Chatgpt on reasoning, hallucination, and Interactivity."

Bang, Y.; Cahyawijaya, S.; Lee, N.; Dai, W.; Su, D.; Wilie, B.; Lovenia, H.; Ji, Z.; Yu, T.; Chung, W.; et al. arXiv 2023

https://t.co/Z1R8atSqIG

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Bang Yらの研究

ChatGPTは

得意
・演繹的推論(あることが正しいとききっとこうだろうというような推論)
・アブダクション(結果から遡って原因を推測する思考)

苦手
・意味推論(情報の意味やコンテキストに基づいて論理的な推論を行うプロセス)

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"An analysis of the automatic bug fixing performance of chatgpt."

Sobania, D.; Briesch, M.; Hanna, C.; Petke, J. 2023, arXiv

https://t.co/vWkrTrHbpQ

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Sobaniaらの研究では、プログラミング言語のバグの修正におけるChatGPTの有効性が調査され、従来のプログラム修復手法よりも優れていたと報告した。

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"Chatgpt for (Finance) Research: The Bananarama conjecture."

Dowling, M.; Lucey, B.

Financ. Res. Lett. 2023

https://t.co/p97g9wp0iG

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DowlingらはChatGPTを使って金融、特に暗号通貨に焦点を当てた学術論文の生成を行い、その論文が32人の査読者により評価された。その結果、研究アイデアの創出において優れていたが、先行文献レビューとテストフレームワークの決定と実装においては不十分であると評価された。

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"Is CHATGPT smarter than a student in principles of economics?"

Geerling, W.; Mateer, G.D.; Wooten, J.; Damodaran, N.

SSRN Electron. J. 2023.

https://t.co/WiJloATVDY.

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Geerlingらの研究では、ChatGPTの経済の基本レベルの理解度を評価したところ、その理解度は経済学部の大学生の平均を上回ることがわかった。その要因として、ChatGPTが膨大な知識の中の適切な情報に素早くアクセスするという学生には難しいタスクを遂行できたためだと考察された。

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"ChatGPT or Human? Detect and Explain. Explaining Decisions of Machine Learning Model for Detecting Short ChatGPT-generated Text"

Mitrovic ́, S.; Andreoletti, D.; Ayoub, O.

arXiv 2023年

https://t.co/IR0hSX4tlL

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Mitrovićらは機械学習を用いて、人��が作成したテキストとChatGPTによ���て生成されたテキストを識別できるか検証したところ、その精度は79%であった。さらに、ChatGPTによって生成されたテキストは人間によって生成されたテキストよりも一貫性と感情の表現度合いが低いことが示された。