PapersOwl ライター部門責任者Lilly による専門家解説
本日の専門家であるLillyは、学術論文執筆業界をあらゆる角度から見てきました。彼女は、土壇場での課題をこなし、上級レベルの学者のために完璧で根拠のしっかりした論証を作成する方法を知っています。何百人もの人々が、彼女をライティングコーチとして、また著者としての成功のペースを設定してくれたことに感謝しています。したがって、彼女は学術コンテンツの世界のリズムを誰よりもよく理解しており、AI ブームに対する彼女のビジョンを共有できることをうれしく思います。
AIが勢いを増し始めたばかりの頃、多くのチームは学術論文執筆が品質が優先される分野であり続けると信じていました。
「私の意見では、この仮定はすぐに崩れるでしょう」とLillyは述べています。「学術論文執筆は責任に関するものであり、単に成績を得る手段ではありません。」
確かに、彼女は市場の変化を認識しています。AIツールは現在、メールの作成、要約、マーケティングコピー、製品説明などの基本的なタスクに広く使用されています。同様に、企業はカスタマーサポートから分析ダッシュボードまで、あらゆるものにAI機能を追加しようとしています。確かに、これは多くの分野で理にかなっていますが、学術論文執筆は異なります。
学術論文執筆における責任の価値
教育分野では、重要なのは書かれた単語の数ではありません。重要なのは、著者がすべての主張を正当化し、すべての選択を説明し、議論が公正で事実確認されていることを実証できるかどうかです。これは、当社のライティングサービス会社の中核原則です。
「ライティングは自分の考えを示す基本的で真実の方法です」と彼女は付け加えます。「学術的な作業では、思考は目に見え、追跡可能で、誠実でなければなりません。」
Lillyはまた、学術論文執筆を書き手から読み手への道として説明しています。確かに、読者は単にきちんとした説明を求めているだけではありません。むしろ、彼らは論理、証拠、知的誠実さを期待しています。だからこそ、すべての学術作品において著者のアイデンティティが重要です。それは透明性を確保し、読者との信頼を築きます。
「テキストに『この研究は示している』と書かれている場合、誰かが答えられなければなりません:どの研究か?どのような条件下で?どのような制限があるのか?そしてなぜこの解釈が正当化されるのか?」と彼女は言います。「ツールは責任を負うことができません。人間はできます。」
流暢なテキストは信頼できる推論と同じではない
「生成AIは、もっともらしい言語を生み出すのに優れています」と彼女は観察しています。「それはブレインストーミング、整理、または洗練に役立つ可能性があります。しかし、もっともらしさはPapersOwlにおける研究基準ではありません。」
Lillyは学術論文執筆は、トピックの深い理解に基づいて思慮深い選択をすることがすべてであると考えています。それは本当です。執筆者は、相関関係と因果関係を区別し、調査結果を誇張することを避け、証拠が弱い場合には慎重な言葉を使用するように注意する必要があります。何よりも、すべては読者に対して誠実で透明であることです。
「強力な学術パラグラフには、しばしば抑制が含まれています」とLillyは断言します。「それは、証拠が何を支持し、何を支持しないかを読者に伝えます。それは人間と比較してAIに欠けている判断スキルです。まあ、ほとんどの人間ですが、ははは。」
さらに、彼女は標準的な失敗モードを指摘しています。ここで重要なのは:AIは、たとえ間違っていても、自信を持って聞こえるように作られているということです。さらに、モデルは学術論文執筆が形式性についてであることを知っています。しかし、形式性は証明ではありません。弱い証拠と組み合わされたAIの自信に満ちたトーンに騙されると、あなたのテキストは読者にとって巨大な危険信号になります。
引用と情報源は装飾ではない
Lilyは、信頼できる情報源の重要性について再度主張しています。それらは信頼できる作品の基盤だからです。彼女は、引用は議論の骨格であり、信頼できる証拠の軌跡を提供すると信じています。
「人々が『AIが私の論文を書くことができる』と言うとき、彼らがしばしば意味するのは、AIが論文のように見えるパラグラフを生成できるということです」と彼女は指摘します。「しかし、本物の論文は単なるパラグラフの集まりではありません。それは証拠の連鎖です。」
その後、当社の専門家は、PapersOwlのライターが実際にどのように働いているか、そして彼らがどこにエネルギーを集中させているかを説明します。まず、彼らは一次および二次資料を検索します。彼らはまた、定義を収集し、事実を歪めないように矛盾を検出します。それはかなりの作業ですが、このレベルの詳細は現在の学術界では必須です。読者が矛盾を見つけた場合、彼らは即座にこのテキストをAIフォルダに送ります。
人間の著者は、引用が単に成績のためにチェックするボックスではないことを知っています。それらは信頼性のバッジです。一方で、トピックに本当に中心的な情報源と単に接線的に関連している情報源を区別することにまだ失敗しているAIがあります。
「そのためには文脈が必要です」とLillyは言います。「文脈は、次の文を予測することからではなく、読んで理解することから来ます。」
誠実さはプロセスであり、約束ではない
Lillyは、優れた学術論文執筆はPapersOwlの特定のチェックポイントを通じて構築されると主張しています。この方法でのみ、学生は自信を持って例を使用して最終作業に統合できます。
物事は常に範囲の定義から始まります:
- どのような種類の論文ですか?
- どのような主張が許可されていますか?
- 何が許容可能な証拠としてカウントされますか?
- 期待される学術レベルは何ですか?
次に研究が来ます:ライターは早期に情報源を収集し、確固たる証拠と自分自身の解釈を明確に分離するメモを保持します。この方法で、彼らは真実のように感じるが完全には裏付けられていないアイデアを繰り返すことはありません(ちなみに、これは一般的なAIの間違いです)。
次は草案作成です:ライターは議論を自分の言葉で表現します。このステップは重要です。なぜなら、著者は今、推論のギャップに直面しなければならないからです。 5歳児に何かを説明できない場合、それはしばしばまだ完全には理解していないことを意味します。
最後にレビューです:関与していない読者が、各主張が裏付けられているか、反論が公正に対処されているか、言語が鋭く正確であるかをチェックします。簡単に言えば、目標は単にエラーを取り除くことではなく、対象読者が誤解されないことを確実にすることです。
学術論文執筆がAIにとって特別なケースである理由は?
Lillyは、多くの企業がまだ根本的に問題を誤解していることを素早く指摘します。彼らは学術論文執筆を引用付きのマーケティングコンテンツのように扱います。このようなアプローチが欠陥のある決定につながるのも不思議ではありません。本当のことは、学術論文執筆は特定の規範とガイドラインを持つ学問分野であるということです。
彼女はまた、この分野がAI製品の磁石になった理由を指摘しています。需要が一定で、締め切りが交渉不可能で、ユーザーに到達しやすい数少ない分野の1つです。だからこそ、非常に多くのAIツールが無料アクセスまたは寛大な学生プランを提供しています。彼らは学生を採用への最速の道と将来の支払い客と見なしています。そして最近のデータは、採用がすでにほぼ普遍的であることを示唆しており、学生の間でのAI採用は2024年の66%から2025年には92%に上昇しています
彼女は、カジュアルなアプローチが通常失敗するハイステークスな分野を分解します:
- 検証の罠。読者は簡単に情報源をチェックできます。引用が間違っている場合、それは論文全体の信頼性を即座に損ないます。ほとんどの教授は、最初のいくつかの情報源が確認できない場合、論文の残りを読むことさえ気にしません。
- 単純化の危険性。学術的なトピックは白黒であることはめったにありません。それらは争われた定義と倫理的なグレーゾーンに満ちています。カジュアルな単純化は、誤った情報の潜在的な源になる可能性があります。
- 独創性の基準。論文は、どれだけ「専門的」または「派手」に聞こえるかで判断されるのではありません。それは統合で判断されます。著者が首尾一貫した新しい視点を形成するために点をどれだけうまく結びつけるかです。
- 責任の要因。ほとんどの機関が現在、使用されたツールの完全な開示を要求しているため、セーフティネットはなくなりました。ツールを使用して支援したとしても、論文の前面にある名前は、すべての単語と主張に対して責任を負うものです。
AIの台頭により、より多くの機関とインストラクターが論文制作に使用されたツールの完全な開示を要求しており、多くはAI検出ツールにも依存しています。それは、結果に対する学生の誠実さと盗作との戦いにさらに多くの責任を課します。
「AIはツールキットの一部になることができます」とLillyは指摘します。「しかし、それは著者になることはできません。学術論文執筆には、その背後に責任のある心が必要です。」
人間の著者権のビジネスケース
企業がなぜ気にする必要があるのかも尋ねました。Lillyはリスクから始めました。
「あなたの組織が学術スタイルの資料を公開する場合、誰かが頼りにする主張の隣にあなたの名前を置いています」と彼女は指摘します。「それは誰かの決定、成績、資金調達、または評判に影響を与える可能性があります。」
人間の著者権はリスクを軽減します。たとえば、時間の経過とともに、熟練した人間のライターは、どの種類の証拠が説得力があるか、どの種類の主張が批判を招くか、どの種類の表現がケースを誇張するかを学びます。
バランスの取れた前進の道
LillyはAIを受け入れています。彼女は単にPapersOwlの透明なワークフローにその場所があるとは信じていないだけです。彼女にとって、AIは学術作業における議論または証拠の軌跡の背後にあるエンジンであってはなりません。
「最も安全なルールはシンプルです」と彼女は表現します。「言語サポートにツールを使用してください。推論、ソーシング、結論は人間のために保持してください。」
だからこそ、彼女は依然として100%人間の著者権を主張しており、それが透明性を確保します。それは過去に立ち往生することではありません。それは、学術論文執筆が何であるべきかを保護することです:質問され、擁護され、そして最終的に、本物の人が喜んで支持するものです。
