コーネル大学の研究によると、ChatGPTのようなAIツールが研究者の論文産出量を最大50%増加させ、特に非ネイティブ英語話者に利益をもたらしている。しかし、この洗練された原稿の急増は査読や資金配分の決定を複雑化させており、多くのものが実質的な科学的価値を欠いている。発見はグローバル研究ダイナミクスの変化を強調し、学術におけるAI使用に関する政策更新を求める。
2022年末のChatGPTの広範な採用以来、科学者たちは高い生産性を報告しており、ジャーナル編集者たちは良く書かれたが低価値の投稿の流入を指摘している。コーネル大学の研究は、2025年12月18日にScienceに掲載され、arXiv、bioRxiv、SSRNからの200万以上のプレプリントを2018年1月から2024年6月まで分析した。研究者たちは、2023年以前の人間執筆のものと比較してLLM支援論文を識別する検出器を開発した。
結果は明確な生産性向上を示す：LLMを使用した可能性のある著者はarXivで約3分の1多く、bioRxivとSSRNで50%以上多く論文を投稿した。非ネイティブ英語話者での利益が最も顕著で、アジア機関の研究者はプラットフォームにより43%から89.3%の出力増加を示した。「これは科学の異なる分野にわたる非常に広範なパターンです」と、コーネルのAnn S. Bowers College of Computing and Information Scienceの情報科学助教授Yian Yin氏は述べた。
執筆以外に、Bing ChatのようなAI検索ツールはより新しく多様なソースを表面化し、文献レビューを改善した。第一著者のKeigo Kusumegi氏は、「LLMを使用する人々はより多様な知識に接続しており、それがより創造的なアイデアを駆動している可能性がある」と指摘した。
しかし、評価に課題が生じている。複雑な言語の人間執筆論文はしばしば品質を示し、ジャーナル受理率が高い。一方、洗練された文体にもかかわらずLLM支援論文は受理されにくく、磨きが価値を信頼的に示さなくなったことを示唆する。この乖離は編集者、査読者、資金提供者を妨げ、生出版数が生誤解を招く可能性がある。
観察的研究は実験的フォローアップと政策更新を求める。Yin氏は2026年3月3-5日にIthacaでAIの研究における役割を議論するシンポジウムを主催する。共著者にはXinyu Yang、Paul Ginsparg、Mathijs de Vaan、Toby Stuart；資金はNational Science Foundationから。
AIが「共同科学者」へ進化する中、Yin氏は透明性を強調：「問題は、AIをどのように正確に使用したか、それが役立ったかどうかだ」。