Auf dem Weg zum automatisierten Wissenschaftsschreiben

Heute Morgen, beim Durchsuchen der Computer Science-Bereiche von Arxiv, wie ich es meisten Morgen tue, bin ich auf ein kürzlich veröffentlichtes Papier von der Federal University of Ceara in Brasilien gestoßen, das ein neues Natural Language Processing-Framework zur Automatisierung der Zusammenfassung und Extraktion von Kerninformationen aus wissenschaftlichen Artikeln anbietet.

Da dies mehr oder weniger das ist, was ich jeden Tag tue, hat das Papier mich an einen Kommentar in einem Reddit-Thread für Schriftsteller erinnert, der Anfang des Jahres veröffentlicht wurde – eine Prognose, die besagt, dass Wissenschaftsschreiben zu den ersten journalistischen Jobs gehören wird, die von maschinellem Lernen übernommen werden.

Lassen Sie mich klarstellen – ich glaube absolut, dass der automatisierte Wissenschaftsschreiber kommt, und dass alle Herausforderungen, die ich in diesem Artikel skizziere, entweder jetzt lösbar sind oder es eventually sein werden. Wo möglich, gebe ich Beispiele dafür. Zusätzlich bespreche ich nicht, ob aktuelle oder nahezu zukünftige Wissenschaftsschreib-AIs in der Lage sein werden, verständlich zu schreiben; basierend auf dem aktuellen Interesse in diesem Bereich des NLP, gehe ich davon aus, dass diese Herausforderung eventually gelöst wird.

Vielmehr frage ich, ob ein Wissenschaftsschreiber-AI in der Lage sein wird, relevante Wissenschaftsgeschichten in Übereinstimmung mit den (hoch variablen) gewünschten Ergebnissen der Verleger zu identifizieren.

Ich denke nicht, dass es unmittelbar bevorsteht; basierend auf der Durchsicht von Überschriften und/oder Kopien von etwa 2000 neuen wissenschaftlichen Artikeln über maschinelles Lernen jede Woche, habe ich eine eher zynische Sicht auf den Umfang, in dem akademische Einreichungen algorithmisch aufgebrochen werden können, entweder für akademische Indexierung oder für wissenschaftliche Journalismus. Wie üblich sind es die Menschen, die sich in den Weg stellen.

Voraussetzungen für den automatisierten Wissenschaftsschreiber

Lassen Sie uns die Herausforderung der Automatisierung von Wissenschaftsberichterstattung über die neuesten akademischen Forschungen betrachten. Um es fair zu halten, werden wir uns hauptsächlich auf die CS-Kategorien des sehr beliebten, nicht-paywall-geschützten Arxiv-Domäns von Cornell University beschränken, das zumindest eine Reihe systematischer, vordefinierter Funktionen hat, die in eine Datenextraktionspipeline eingebunden werden können.

Nehmen wir an, die Aufgabe, wie bei dem neuen Papier aus Brasilien, besteht darin, durch die Titel, Zusammenfassungen, Metadaten und (wenn gerechtfertigt) den Hauptinhalt neuer wissenschaftlicher Artikel zu iterieren, um Konstanten, verlässliche Parameter, Token und handhabbare, reduzierbare Domäneninformationen zu suchen.

Dies ist, nach allem, das Prinzip, auf dem hoch erfolgreiche neue Frameworks in den Bereichen Erdbebenberichterstattung, Sportberichterstattung, Finanzjournalismus und Gesundheitsberichterstattung an Boden gewinnen, und ein vernünftiger Ausgangspunkt für den AI-gesteuerten Wissenschaftsjournalisten.
… (rest of the content remains the same, following the exact structure and translation rules)