@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225581,
 author = {田島, 逸郎 and Itsuro, Tajima},
 issue = {4},
 month = {Mar},
 note = {大規模言語モデル（LLM）は，ChatGPT や Bing Chat のような人間との「自然な」対話を生成するように進歩している．LLM は，教育や学術研究などを含め，様々な用途に利用しうる．しかし，LLM がどのようなタスクを実行できるかは明らかではなく，探索的な研究が必要である．本研究では，AI に人間による文書に対して質問や問題点の指摘をさせる大学のゼミのような方法を提示し，またそれがどのように学術研究に貢献できるかを調査することを目指す．まず，AI と人間の実際の対話を収集した．その上で，その対話をエスノメソドロジー的ワークの研究の方針に従って分析し，人間と AI との対話がどのように学術研究の場となりうるか，特に，（1）応答がいかにして学術的なものとして，さらに（2）学術研究の発展に貢献できるようなものとして受け取られるかを分析した．その結果，対話の中でのAIによる提案には（1）文書を明確にするもの，（2）主題に対するより深い洞察を求めるもの，の 2 種類あることがわかった．また，AI は人間が書いたものに対して疑問を持たないことがわかった．結論として，AI と文書に基づいて対話することは，文書をより良いものにすることにつながるが，そのためには専門分野についての正しい知識が必要である．, Large Language Models (LLMs) are improving to generate "natural" dialog with humans, such as ChatGPT or Bing Chat. They can be used for many purposes, including education and academic research. However, what kind of tasks they can perform is not clear and needs to be explored. In this research, I aim to show the seminar-like method that makes AI ask questions or point out problems in the human document, and investigate how it can improve our academic research. I collected a real dialog between AI and a human. And I analyzed a dialogue according to ethnomethodological studies of work to explore how dialogues between a human and an AI can be a scene of academic research. In particular, I explore （1) how we can understand responses as academic and (2) as a contribution to improving academic research. As a preliminary result, I found two types of suggestions in a dialog: (1) to clarify documents, and (2) to introduce deeper insights into topics. And I found that AIs do not question what humans write. In a conclusion, dialog between AIs about documents is related to making academic documents better, but we need correct knowledge about our disciplines.},
 title = {大規模言語モデルに基づいた対話型AIによる研究支援に関する初歩的分析},
 year = {2023}
}