1．はじめに

　ChatGPTはいろいろな用途で使われているようです．研究者や技術者にとっては，論文にこれが使えるととても便利です．論文を書くことは研究者と技術者にとって重要な仕事とは理解しています．でも，それは面倒で時間がかかり頭脳を振り絞らねばなりません．なので，ChatGPTが支援してくれるなら，時間の節約だけでなく，データ解析やそのまとめという面倒ごとから解放されますし，さらに論文作成のストレスも低減できます．まさに一石三鳥です．

　そんなことが本当にできるのかなと思っていたら，Nature BriefingにChatGPTを使って一報の論文を作成したという報告が載っていました．

　“Scientists used ChatGPT to generate an entire paper from scratch — but is it any good? （科学者はChatGPTを使って論文を草稿から完成稿まで生成させた．しかし，ChatGPTは役に立つのだろうか？）”
(Nature, News, 2023.7.7, https://www.nature.com/articles/d41586-023-02218-z,
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02218-z)

　そこで，本稿は，その報告の概要とそれに対する筆者のコメントを記したいと思います．

2．論文をChatGPTに作成させてみた

　今回，研究論文をChatGPTにつくらせたのは，それがどの程度論文作成を支援することができるのか，その利点について．さらに欠点を少なくすることについて，議論を引き出したいからとのことです．

　記事によると，2人の科学者が以下のプロセスでChatGPTに論文を作成させました．ChatGPTは，何と1時間以内で，流ちょうな文章で洞察力に富み，そして科学論文としての体裁を整えて，論文を出力しました．そのプロセスは以下のとおりです．

　まず，その科学者は公開されているデータセット，ここでは米国疾病予防管理センターの行動危険因子監視システムの健康に関する電話調査のデータベースをダウンロードしました．

　次に，このデータを解析するためのコードを書くようChatGPTに依頼しましたが，最初は，間違いがあって機能しないコードをつくりました．エラーメッセージを書き直して，間違いを修正するよう指示すると，最終的にはデータセットを解析できるコードを作成しました．その結果，より構造化されたデータセットになりました．

　そこで，彼らはChatGPTに次の研究目標をつくることを支援するように依頼しました．そうしたら，ChatGPTは身体活動とダイエットとが糖尿病のリスクにどのように影響するのかを解析することを示唆し，そしてChatGPTはコードを作成して，直ちに結果を出力してきました．出力されたのは，より多くの果物と野菜を摂取し運動することは糖尿病の低リスクと繋がっている，という結果です．

　このような結果が得られましたので，主要な発見を表にまとめ，そのすべてを結果の項目に書くようChatGPTに指示しました．ここで，ChatGPTに，段階を追って（Step by step），原稿の要旨，イントロダクション（序論），方法，ディスカッション（討論）を書くよう依頼し，最後に，原稿を推敲することも依頼しました．

　“Step by step”はChatGPTに段階的に論理的に考察させ，その結果を出力させるための魔法の言葉で，日本の研究者がChatGPT操作中に発見した言葉です．雑多なデータを解析したり，複雑なことを段階的に推論させるときにこの言葉を指示文に入れると，不思議なことにChatGPTは段階的に論理立てて考察するとのことです．

　このようなプロセスで，論文を作成しました．データ解析には間違いがありませんし，よくできた論文とのことです．

3．論文作成にChatGPTは使えるか

　このようにして論文はできあがりました．でもその論文は完璧なものとは言えず，いくつかの問題点と懸念点があります．それらについて，論文を作成させた科学者と他の何人かの科学者がコメントしています．

　ChatGPTの論文作成と科学者のコメントは，以下のとおりまとめられます．

　記事は上の文章で終えています．この最終文が結論でしょう．おそらく大多数の科学者や技術者もそれに同意するでしょう．限定された業務（要旨作成，コード作成，草稿の一部作成）を担わせることは可能と思います．データ解析も，その取っかかりとするなら可能かもしれません．ごちゃごちゃしたデータを見やすく考察しやすい形式に整えることはできるかもしれませんし，1つの考え方の提示と思えば頭を整理したり，活性化して別の考え方もあるのだと気づくかもしれません．注意深く使えば，ChatGPTの欠点が目立たず，論文作成の一部を助けてくれる可能性があり，その結果，私たちの知的生産力を高める可能性もあると思います．

　ChatGPTはまだまだ試行錯誤の段階です．研究者や技術者は，その生来の性格に従い，使ってみるという開拓者精神で臨むとよいのではないでしょうか．使ってみればメリットとデメリットを実感できます．そこから，デメリットを少なくするにはどうするか，を検討すると，生成型AIをツールとして制御しつつ使えるようになると思われます．

4．論文作成におけるChatGPTの問題点と懸念点

　上でも少し触れましたが，ChatGPTを論文作成に用いるには問題点と懸念点があります．

　問題点は，ChatGPTは何かあるものをでっち上げる傾向がある，つまり幻覚（hallucination）をつくることです．今回の論文作成においては，偽の文献が引用され，不正確な情報を作成しました．たとえば，この論文には“文献が取り上げていないことに取り組む”と書かれています．この文言は論文ではよく見られますが，このケースでは不正確な表現だと，この研究にコメントした科学者は指摘しています．

　また，今回ChatGPTが発見したこと，つまりより多くの果物と野菜を摂取し運動することは糖尿病の低リスクと繋がっているということは，医療専門家を驚かすようなものではないし，新奇とは言えないものとのことです．

　確かにChatGPTはデータを解析してもその意味を理解していないし，自分の持っている情報源にないものは出力できません，だから，でたらめを出力したり，解析した結果も既知の知見に近いものというのは理解できます．

　研究の醍醐味である創造性をChatGPTは発揮することができません．なので，創造性を要求するところには使いにくいようです．それは納得できます．

　懸念点もあります．

　まず，入力する情報は吟味が必須です．それは営業秘密に該当するのか，他社との契約に該当していないか，個人情報を出してよいのか，これらは所属する企業の方針に従うべきです．

　さらに，生成型AIツールを使うと論文が容易に作成できますが，そうなると論文誌は低品質の論文であふれてしまうかもしれません．

　これは困ったことです．それを防ぐには，研究論文におけるAIツールの透明性を高める必要があると，別の科学者は指摘しています．そうしないと，ある研究で発見されたことが正しいのか評価することが困難になるからだとも述べています．

以上