Die Auswirkungen von grossen Sprachmodellen auf verschiedene akademische Bereiche

Grosse Sprachmodelle (LLMs) verändern, wie Leute Sprache und Technologie nutzen. Diese Modelle haben einen grossen Einfluss auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ein Bereich, der sich darauf konzentriert, wie Computer menschliche Sprache verstehen und erzeugen. Während viel Aufmerksamkeit auf NLP gerichtet war, breiten sich LLMs jetzt in andere Studienbereiche aus. Dieser Artikel schaut darauf, wie LLMs verschiedene akademische Felder beeinflussen, nicht nur die Informatik.

#Hintergrund

Das Zitieren von früheren Forschungen ist in akademischen Arbeiten üblich. Forscher bauen oft auf bestehenden Ideen auf, lehnen alte Theorien ab und teilen gute Konzepte miteinander. Manche Ideen sind auf bestimmte Studienbereiche beschränkt, während andere breiteren Einfluss auf mehrere Felder haben können. Die Anzahl der veröffentlichten Forschungspapiere macht es schwierig, alle laufenden Arbeiten manuell zu überprüfen. Daher verlassen sich Wissenschaftler zunehmend auf automatisierte Methoden, um die Auswirkungen von Ideen zu verfolgen und zu analysieren.

Eine der bedeutendsten Entwicklungen in den letzten Jahren ist der Aufstieg der LLMs. Diese Modelle wurden ursprünglich für NLP entwickelt und haben das Feld selbst transformiert. Jetzt nutzen Forscher in verschiedenen Disziplinen LLMs für ihre spezifischen Bedürfnisse. Der volle Umfang, wie diese Modelle ausserhalb der Informatik verwendet werden, ist aber noch nicht vollständig verstanden. Es ist notwendig zu analysieren, wie LLMs in nicht-CS-Feldern angenommen und angewendet werden, um verantwortungsbewusste Praktiken in der KI-Nutzung zu fördern.

#Ziele und Forschungsfragen

Das Hauptziel dieser Studie ist zu untersuchen, wie LLMs in verschiedenen akademischen Feldern ausserhalb der Informatik eingesetzt werden. Wir werden drei Hauptaspekte betrachten:

1. Inwieweit LLMs in Bereichen über NLP und Informatik hinaus angenommen werden.
2. Wie sich die Nutzung von LLMs im Laufe der Zeit in diesen Feldern ändert.
3. In welchen Kontexten LLMs in diesen Studienbereichen angewendet werden.

Um diese Fragen zu beantworten, analysieren wir einen Datensatz von Forschungspapieren, die LLMs zitieren. Dieser Datensatz hilft uns, Trends und Muster in der Nutzung von LLMs zu erkunden und Einblicke in die Chancen und Herausforderungen zu geben, die mit der Einführung dieser Modelle verbunden sind.

#Methodologie

Für die Studie haben wir Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, wobei wir uns auf Papiere konzentriert haben, die von 2018 bis Anfang 2024 veröffentlicht wurden und LLMs erwähnen. Wir haben Informationen von Semantic Scholar genutzt, einer Plattform, die eine grosse Anzahl an Forschungspapieren aus verschiedenen Bereichen bereitstellt. Der Datensatz umfasst strukturierte Texte und Metadaten, wie die Veröffentlichungsfelder und Autordetails.

Wir haben die Zitationen von LLMs in über 20 non-CS-Feldern analysiert. Die Ergebnisse zeigen nicht nur, welche Bereiche LLMs nutzen, sondern auch wie oft und zu welchem Zweck.

#Ergebnisse

#Annahme von LLMs in non-CS-Feldern

Die Forschung hat gezeigt, dass LLMs zunehmend in verschiedenen akademischen Feldern angenommen werden. Wir haben festgestellt, dass bestimmte Bereiche wie Linguistik und Ingenieurwesen an der Spitze der Nutzung von LLMs stehen. Diese Felder machten gemeinsam einen erheblichen Prozentsatz aller LLM-Zitationen seit 2018 aus.

Zudem nutzen viele der Felder, die LLMs einsetzen, dies, ohne die Modelle weiter zu verfeinern. Die Mehrheit verlässt sich auf aufgabenagnostische Modelle, die auch mit minimalem Training gut abschneiden. Diese Fähigkeit ermöglicht es Forschern, LLMs auf spezifische Problemstellungen anzuwenden, ohne umfangreiche Anpassungen vornehmen zu müssen.

#Nutzungstrends über die Zeit

Unsere Analyse der LLM-Zitationen zeigt ein wachsendes Interesse an ihrer Anwendung in verschiedenen Disziplinen. In den ersten Jahren führten Linguistik und Ingenieurwesen die Zitation von LLM-Forschung an. Mit der Zeit begannen auch andere Bereiche, LLMs häufiger zu übernehmen.

Die Zitationsmuster zeigten auch einen Rückgang der Ungleichheit. Mit mehr Feldern, die LLMs zu nutzen beginnen, wurde die Verteilung der LLM-Zitationen in verschiedenen Forschungsbereichen ausgewogener.

#Kontexte der LLM-Anwendung

Wir haben untersucht, wie LLMs in verschiedenen non-CS-Disziplinen verwendet werden. Durch eine qualitative Analyse der Inhalte in den Dokumenten, die LLMs zitieren, erhielten wir Einblicke in die spezifischen Aufgaben, für die diese Modelle eingesetzt werden.

Bereiche wie Biologie, Psychologie und Medizin haben LLMs in ihre Forschungsprozesse integriert. Diese Disziplinen konzentrieren sich oft darauf, bereichsspezifische Probleme zu lösen, anstatt die Modelle selbst zu analysieren. Das deutet darauf hin, dass LLMs als Werkzeuge zur Verbesserung der Forschung eingesetzt werden, anstatt das Hauptstudienobjekt zu sein.

#Ethische Überlegungen

Obwohl LLMs viele Vorteile bieten, bringen sie auch ethische Bedenken mit sich. Probleme wie Vorurteile und Fehlinformationen sind besonders wichtig, wenn LLMs in sensiblen Anwendungen eingesetzt werden. Es ist wichtig, dass Forscher in non-CS-Feldern sich dieser Risiken bewusst sind, während sie LLMs in ihre Arbeiten einbeziehen.

Um das Bewusstsein für diese ethischen Implikationen zu beurteilen, haben wir untersucht, wie häufig Papiere in verschiedenen Feldern die ethischen Risiken im Zusammenhang mit LLMs erwähnen. Die Analyse ergab, dass eine besorgniserregende Anzahl an Studien diese Risiken nicht anerkennt, was den Bedarf an besserer Kommunikation über die Herausforderungen, die mit der Nutzung von LLMs einhergehen, unterstreicht.

#Chancen für Wachstum

Die wachsende Annahme von LLMs in mehreren Feldern bietet einzigartige Möglichkeiten für weitere Verbesserungen und Forschungen. Während viele Disziplinen die Möglichkeiten von LLMs gut nutzen, gibt es immer noch einen Mangel an Modellen, die speziell für bestimmte Bereiche entwickelt wurden. Dieses Defizit zu beheben, könnte zu effektiveren Werkzeugen für Forscher führen und die Qualität ihrer Arbeiten verbessern.

Darüber hinaus hebt die Vielfalt der Anwendungen in verschiedenen Feldern das Potenzial für interdisziplinäre Zusammenarbeit hervor. Durch den Austausch von Wissen und Ressourcen können unterschiedliche Bereiche voneinander profitieren und innovative Wege finden, LLMs zu nutzen.

#Herausforderungen voraus

Trotz der Chancen bleiben Herausforderungen bestehen. Die ethischen Risiken, die mit LLMs verbunden sind, wie potenzielle Vorurteile und die Fähigkeit, irreführende Informationen zu produzieren, müssen ernst genommen werden. Forscher sollten Praktiken übernehmen, die eine verantwortungsvolle Nutzung sicherstellen und Risiken effektiv kommunizieren, um den Missbrauch dieser Modelle zu verhindern.

Da LLMs weiterhin entwickelt werden, müssen die Felder, die sie einsetzen, über Fortschritte und Einschränkungen informiert bleiben. Das Verständnis der Fähigkeiten und Herausforderungen von LLMs wird entscheidend sein für fundierte Entscheidungen und verantwortungsvolle Forschungspraxis.

#Fazit

Diese Studie hebt den bedeutenden Einfluss von LLMs auf verschiedene akademische Felder ausserhalb der Informatik hervor. Die Ergebnisse zeigen eine zunehmende Annahme dieser Modelle, sich entwickelnde Nutzungsmuster und eine Vielzahl von Anwendungen, die auf spezifische Forschungsfragen zugeschnitten sind. Allerdings müssen ethische Überlegungen Priorität haben, während die Forscher sich im Bereich der LLM-Nutzung bewegen.

Indem wir verstehen, wie LLMs über Fachgebiete hinweg angewendet werden, können sowohl Forscher als auch Praktiker auf eine verantwortungsvolle Integration dieser Technologien hinarbeiten. Die Zukunft der LLMs bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen, was den Bedarf an durchdienten Dialogen und Zusammenarbeit unerlässlich macht, um ihr Potenzial zu maximieren und zugleich die damit verbundenen Risiken anzugehen.

Wenn sich akademische Gemeinschaften durch die Nutzung von LLMs näherkommen, wird der Austausch von Erkenntnissen zu Fortschritten in der Forschung beitragen, was letztendlich der Gesellschaft als Ganzes zugutekommt.