AIを共著者にする時代、研究者に求められるものは何か

AIを"共著者"として認める動きの広がり

AIを共著者として認める方針を掲げるジャーナルの登場が、学術界で大きな話題になっています。ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な普及に伴い、Nature、Science、JAMAといった主要ジャーナルが相次いでAI利用に関するガイドラインを発表し、その扱いをめぐる議論は世界中の研究コミュニティで続いています。

数年前までは、「論文にAIを使ってよいのか」という議論が中心でした。AIによる文章生成は不正行為に該当するのではないか、剽窃と見なされるのではないか、といった懸念の声が多く聞かれ、ジャーナル側も明確な方針を打ち出せない状況が続いていました。

しかし今後は、「AIを使ったかどうか」ではなく、「AIをどのように使ったか」が問われる時代になっていくのかもしれません。すでに多くのジャーナルが、AIの使用そのものを禁じるのではなく、使用した場合にはMethodsやAcknowledgmentsに明記すること、AIを著者としてクレジットしないこと、といった透明性を重視するルールへとシフトしています。つまり、「隠して使う」ことが問題であり、「適切に開示して使う」ことは許容されつつあるのです。

研究活動を支えるAIという"優秀なアシスタント"

実際、AIは文献調査の補助や英文作成、要約、アイデアの整理、コードのデバッグ、統計解析のサポートなど、多くの場面で研究活動を支援してくれます。

たとえば、膨大な先行研究の中から自分のテーマに関連する論文を効率的に絞り込む作業、長大なレビュー論文の要点を短時間で把握する作業、非英語話者にとって負担の大きい英文執筆の初稿作成―これらはいずれも、従来であれば研究者自身が多くの時間を費やしてきた領域です。AIはそうした作業の一部を肩代わりし、研究者が本来集中すべき「考える」「検証する」「議論する」といった知的活動に時間を振り向けることを可能にしてくれます。

優秀な秘書やアシスタントのような存在として活用している研究者も少なくありません。実験の合間に文献を要約させたり、投稿先ジャーナル向けにトーンを調整させたり、共同研究者への英文メールを下書きさせたり―AIは24時間いつでも応じてくれる、疲れを知らないパートナーとして研究現場に定着しつつあります。

AIが抱える「もっともらしい誤り」という課題

一方で、AIには見過ごせない課題があります。

それは、「もっともらしい誤り」を作り出してしまうことです。専門的にはハルシネーション（幻覚）と呼ばれるこの現象は、生成AIの構造上、完全に排除することが極めて難しい問題として知られています。

存在しない文献を実在するかのように引用したり、論文の結論を誤って要約したり、事実とは異なる情報を自然な文章として出力したりすることがあります。実在する著者名と実在するジャーナル名を組み合わせて、まったく存在しない論文のタイトルとページ番号を"創作"してしまうケースは、すでに多くの研究者が報告しています。統計データや歴史的事実、法律の条文までもが、それらしい形で捏造されることがあるのです。

さらに厄介なのは、文章が流暢であればあるほど、人間は違和感に気付きにくくなるという点です。誤字脱字だらけの怪しい文章であれば疑いの目を向けられますが、整った学術的な文体で堂々と書かれた誤情報は、専門家でさえ見逃してしまう危険性があります。査読の現場でも、AIが生成した誤った引用がそのまま論文に残り、出版後に発覚するケースが実際に報告されています。

「書くこと」から「検証すること」へ――研究者の役割の変化

だからこそ、AI時代において研究者に求められる役割は、「文章を書くこと」以上に、「内容を検証すること」になっていくのではないでしょうか。

かつて研究者の仕事の中心的な部分を占めていた「文章を組み立てる」という作業は、AIの支援によって効率化される方向にあります。しかしその一方で、「その内容が本当に正しいのか」を判断する責任は、これまで以上に重くなっています。

AIは原稿を作れます。数分もあれば、それらしい体裁の序論も、考察も、要旨も生成してくれるでしょう。

しかし、その内容に責任を持つのは研究者自身です。ジャーナルに投稿された論文の著者欄に名を連ねる以上、その一字一句に対する説明責任は人間の側にあります。ここは、たとえAIがどれほど進化しても、決して変わらない原則です。

具体的に確認すべき項目を挙げるなら、次のようなものがあります。

引用文献は実在し、内容が正しく引用されているか。
記載された数値、単位、統計値に誤りはないか。
研究結果の解釈に飛躍や過大表現はないか。
先行研究との関係性が正確に記述されているか。
専門用語の定義や使い方が分野の慣習に沿っているか。
図表と本文の記述に矛盾はないか。

こうした確認作業は、AIに完全に任せることができません。AIは"それらしく"チェックすることはできても、最終的に「この論文は世に出して問題ない」と保証することはできないのです。責任を負えるのは、あくまで著者である研究者自身です。

NAIによるファクトチェックサービスという選択肢

NAIでは、論文支援業務の中で、文献情報や記載内容の確認を行うファクトチェックサービスも提供しています。

引用された文献が実在するかどうか、引用の仕方が原典の趣旨に沿っているか、記載された数値や固有名詞に誤りがないか――こうした点を、専門知識を持つスタッフが一つひとつ丁寧に確認していきます。AI時代においては、こうした「人間の目による最終確認」の価値がむしろ高まっているといえるでしょう。

もちろん、最終的な判断は著者ご自身に委ねられます。研究の内容や解釈について最も深く理解しているのは著者本人であり、その専門的判断に代わるものはありません。しかし、確認漏れのリスクを減らし、より安心して投稿準備を進めるためのサポートとして、第三者による客観的なチェックはご活用いただける価値があると考えています。

査読者からの指摘で「引用文献が存在しない」「数値に誤りがある」といった基本的な問題を指摘されてしまうと、研究内容そのものへの信頼まで損なわれかねません。投稿前の段階でこうしたリスクを最小化しておくことは、研究成果を正しく世に届けるための重要な準備といえます。