生成ＡＩの高度化はすさまじいものがあり、ある試薬や物質を解析するために、どうしたら良いかと聞くと、実験手法や解析手法なども提案してくれる。だが、研究に関して、どこまで、どのように活用することが適切なのだろうか▼シュプリンガーネイチャーが９月に更新したＡＩに関する編集方針では、著者、査読者、編集者それぞれの役割に応じた具体的なガイダンスを示している。ＡＩを使用したかどうかではなく、ＡＩがどのように使用されたか、その使用が及ぼす可能性のある影響、その使用によって生じるリスクの程度、人間による適切な監督が維持されているかを重視している▼例えば、言語の修正、データのクリーニング、コメントの構造化などは、効率性、明瞭性、アクセシビリティー向上に役立つ可能性があり、リスクも限定的な場合が多い。一方、手法の提案、データ内のパターンの特定、結果の解釈支援などは、評価、意思決定に影響を与える可能性があるため、慎重な評価、人間による監督、透明性が求められる。ただし、結論の生成にＡＩを使用することや、査読をＡＩに委ねることなどは禁止だ▼先月開かれた国際学術会議中間会合でも、ＡＩに関する課題が話題になった。日本学術会議の加藤和人会長によると、分野ごとにＡＩとの距離感や関係性が異なるため、多様性の中で学術会議としても議論をしていきたいという▼ＡＩの適切な利用範囲は分野によって異なるため、各学協会等と連携しながら、適切なガイドラインを作成していくことが求められる。