EBSCO の AI に対する信条

EBSCO では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、ナレッジグラフ、また図書館司書や SME（Subject Matter Experts）の厳密な審査を通じ、信頼性の高いデータに基づいた AI を構築することで、AI の正確性を担保しています。 私共は、作者の同意なしに full-text training に依存することはしません。なぜなら、それは責任ある AI として相応しくないからです。

大規模言語モデル (LLM) がナレッジグラフの形でリンクトデータに接続されると、AI の回答精度が54％向上し、同時にハルシネーションの可能性が減少することが実証されています。 EBSCO の Unified Subject Index (USI) は、あらゆる学術的な統制語彙をリンクトデータのナレッジグラフで結びつけ、また EBSCO Scholarly Graph (ESG) は1億件以上の学術論文を、そのメタデータ、引用メトリクス、著者や機関プロフィールと結びつけています。 何十億もの信頼性の高いコンテンツアーティファクトにより、私たちの AI活動は、不正確さを減らし、信頼性を高めるため、エビデンスに基づいた学術データにしっかりと根ざしています。

EBSCO は図書館員・図書館司書の皆様と共に、AI および情報リテラシーの向上に努めています。 AI リテラシーのリソースは、情報リテラシーの一部として、図書館職員の皆様が、合成コンテンツの検出、AI の回答の評価、また学術研究において許容される AI 慣行の理解など、責任ある AI の使用について研究者の皆様に教示する上で有益です。

研究者は、次のような問いについて検討する必要があるかもしれません：

• 学術研究における適切な AI 利用とはどのようなものですか？
• AI によって生成されたコンテンツが盗用でないことを保証するには、どうするのですか？
• AI によって生成されたテキストや画像の正確性をどのように検証していますか？
• AI はどのように引用されるべきですか？　また AI によって生成されたどのようなコンテンツが引用できるのですか？
• 非倫理的な、もしくは不正確な AI を報告し、修正するにはどうしたらいいのでしょうか？
• 研究者が知っておくべき AI のスタンダードや規制とは？
• AI を利用する際、研究者は審査委員会 (IRB) とどのように関与すべきでしょうか？
• 研究に用いる AI に最適なツールは何ですか？
• 利用した AI 、またはそのアウトプットが倫理的であり、信頼性のある情報源に基づくものであることをどのように確認するのですか？

情報リテラシーは、研究者がこれらの疑問に対する答えを導き出すための重要なスキルです。 EBSCO では、この重要な対話について図書館員の皆様をサポートし、研究者にリテラシー技術についての教育を施す支援を行うことを目指しています。

私たちが手掛ける AI 機能は、ユーザーエクスペリエンスを最優先し、ユーザーによる徹底的なテストと審査を経て、AI が効果的に、かつ責任を持って（利用者の皆様の）研究プロセスをサポートすることを保証しています。 流行に追随することは魅力的かもしれませんが、EBSCO は思慮深くかつ責任を持って AI を活用し、純粋に研究プロセスを向上させ、アカデミック・インテグリティを維持する機能に焦点を当てています。

弊社 AI の特徴：

• EBSCO の司書資格保持者、利用者、お客様によって審査されています。
• 研究プロセスの1つまたは複数の側面をサポートします。
• 適合性を評価されています。 より効果的な方法が見つかれば、AI が使われることはありません。

このアプローチにより、コストを抑え、高い品質を保ち、学術研究の経験に大きな影響を与える機能に集中して開発を進めることができるのです。