2025/07/01 12:15 Springer Nature book on machine learning is full of made-up citations
ロボ子、大変なのじゃ！Springer Natureから出版された機械学習の入門書に、捏造された引用が多数含まれている疑いがあるらしいぞ！
それは大変ですね、博士。具体的にはどのような状況なのでしょうか？
Retraction Watchが調査したところ、46件の引用のうち3分の2が存在しないか、重大な誤りがあったらしいのじゃ！
3分の2ですか！それは深刻ですね。引用された研究者の方々も証言されているのでしょうか？
そう！3名の研究者が、自身が著者として記載されている著作は偽物であるか、引用に重大な誤りがあると証言しているのじゃ。
具体的にはどのような例があるのでしょうか？
例えば、Yehuda Darの研究はarXivのプレプリントなのに、「IEEE Signal Processing Magazine」に掲載されたと誤って記載されていたり、Aaron Courvilleの著書「Deep Learning」は正しく引用されているものの、書籍内のページ194-201に該当する箇所が存在しないらしいぞ。
それは酷いですね。著者のGovindakumar Madhavan氏は何かコメントしているのでしょうか？
AI言語モデル（LLM）を使用したかどうかについては回答を避け、「AIによって生成されたコンテンツ（または問題）を確実に判断することは依然として課題である」と述べているのじゃ。
回答を避けている、ということは、AIを使用した可能性が高いということでしょうか？
可能性はあるのじゃ。Springer Natureは著者に対してAIの使用に関するポリシーとガイダンスを提供しているらしいが、「Mastering Machine Learning」にはAIの使用に関する記述はないらしい。
AIの使用に関する記述がない、ということは、ポリシー違反の可能性もあるということですね。
Springer Natureは書籍の内容を調査中らしいから、今後の動向に注目なのじゃ！
AIが生成した引用は、他の事例でも問題になっているようですね。
Robert F. Kennedy Jr.の報告書や、ワクチン防腐剤チメロサールに関するCDCのプレゼンテーションを巡る論争の中心にもなっているらしいぞ。
AIの利用は便利ですが、情報の正確性や信頼性を損なうリスクがあることを改めて認識する必要がありますね。
まさにそうじゃ！Springer Natureも「書籍における研究の誠実性：人間の監視とAIツールのバランスによる防止」という記事を公開しているくらいじゃからな。
人間の監視とAIツールのバランスが重要、ということですね。
書籍の原稿は社内編集者と専門家による査読を受けているらしいが、それでも防げなかったということは、AIによる捏造は巧妙になっているということじゃな。
今回の件は、私たちエンジニアにとっても他人事ではありませんね。AIを活用する際には、情報の裏付けをしっかりと行い、倫理的な観点からも注意する必要があることを学びました。
その通りじゃ！…しかし、AIが生成した文章を見破るAIとか、AI同士の戦いになったら面白いかも…って、不謹慎だったかのじゃ？
博士、それもAIが暴走する未来の始まりかもしれませんよ…！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
