Hacker News 의견

• AI가 출판된 논문에서 명백한 오류를 발견할 수 있다면, 검토 과정의 일부로 활용될 수 있음. 저자들이 제출 전에 자신의 작업에 이를 적용할 수 있어 논문의 질을 크게 높일 수 있음

  • 중요한 점은 전문가들, 즉 저자와 동료 심사자들이 이 과정에 참여한다는 것임. 그들은 잘못된 긍정 결과를 쉽게 무시할 수 있지만, 통계적 실수나 전문 분야가 아닌 부분에서의 경고를 받을 수 있음

• 현재 YesNoError 웹사이트에는 많은 잘못된 긍정 결과가 포함되어 있음. Linnaeus University의 연구자인 Nick Brown은 40개의 문제 있는 논문 중 14개가 잘못된 긍정 결과라고 밝힘

  • 대부분의 문제는 글쓰기 문제로 보이며, 많은 탐지가 잘못되었다고 함
  • 이 기술이 크게 개선되지 않는 한, 명백한 이익 없이 많은 작업을 생성할 것이라고 경고함

• 현재 AI가 주도하는 것이므로 사람들이 사기나 잘못된 논리를 검사한다고 생각할 수 있음. 실제로는 자기 일관성과 훈련 데이터와의 일관성을 검사함

  • 오타, 오해의 소지가 있는 표현, 사실 및 다이어그램의 교차 검증에는 좋을 수 있지만, 제조된 데이터나 그럴듯하지만 잘못된 결론에는 크게 기여하지 않을 것임

• AI를 사용하여 철회된 논문의 영향을 매핑하는 아이디어 제안. 철회된 논문에서 더 이상 지원되지 않는 결론을 식별하고, 하류 논문에서 어디에 나타나는지 확인할 수 있음

• 우리의 집단 기억이 너무 짧은가? AI가 만들어낸 버그 보고서로 인한 문제를 잊었는가?

• Black Spatula 프로젝트에서 주요 오류를 감지한 두 가지 예시 제공

  • 복잡한 다중 에이전트 파이프라인이 필요하지 않았으며, 단일 프롬프트로 이러한 오류를 감지할 수 있었음

• 이 아이디어는 좋으며, 자신의 회사 보고서에 적용하여 명백한 오류를 상사에게 보내기 전에 감지하고 싶음

  • 그러나 두 가지 접근 방식이 강조됨. 하나는 소규모 접근 방식으로 먼저 출판하지 않고 저자에게 비공개로 접근함. 다른 하나는 먼저 출판하고 인간 검토가 없으며 자체 암호화폐를 가짐

• YesNoError는 암호화폐 보유자가 어떤 논문이 먼저 검토될지 결정하도록 계획 중임

• 이 아이디어는 매우 나쁜 생각임. 첫 번째 섹션을 건너뛰고 "잘못된 긍정 결과" 섹션을 읽어야 함

• 이 가치에 대해 매우 회의적임. AI "검토"로 인해 근거 없는 주장에 응답하는 데 낭비된 시간이 이미 있었음. 이러한 주장은 이전에도 있었겠지만, 텍스트 생성기는 일반 사람들과 아마추어를 설득할 수 있는 올바른 용어로 환각하는 방법을 알고 있으며, 다루기 더 성가심