April 2026
 

AIによる撤回論文の特定は信頼性に欠けることが研究で明らかに
 

AIツールを使って撤回された研究論文を特定する際の限界が明らかになりました。Journal of Clinical Anesthesiaに掲載された最近の研究で、21種類の大規模言語モデルチャットボットを評価した結果、これらのシステムが正しく特定した撤回論文は、平均すると実際の半数以下であり、誤って撤回済みと判断する誤検出もいくつか生じていました。

さらに数か月後、より直接的で簡潔なプロンプト（指示文）を使って再検証したところ、チャットボットの応答に変化がみられました。以前は精度にばらつきがあったものの、論文を「撤回済み」または「未撤回」とより明確に分類する傾向がありましたが、後の検証では「撤回された可能性がある」や「再確認が必要」といった表現を使った応答が多くみられました。研究者たちは、このような曖昧さは実用的な価値を制限すると指摘し、文献レビューにAI支援ツールを用いる際には、慎重な検証を行うことが重要であると強調しています。