鑒別人工智慧研究
这份数据简报由乔治城大学安全与新兴技术中心 (CSET) 发布，旨在探讨识别人工智能 (AI) 研究的不同方法，并评估这些方法在识别 AI/ML 相关文献方面的效果。简报比较了四种主要方法：关键词搜索、研究领域分类、基于 arXiv 的分类以及研究聚类，并分析了它们在 CSET 整合的学术文献语料库、AI/ML 会议出版物和 arXiv 预印本上的表现。
核心发现包括：
* **方法选择至关重要：** 不同的方法在识别 AI/ML 相关文献方面存在显著差异，选择哪种方法会对分析结果产生影响。
* **arXiv 分类器表现最佳（英文）：** 对于英语文献，经过 arXiv 专家标签微调的 SPECTER-based transformer 模型表现优于其他方法，在精确度和召回率方面均表现出色。
* **跨语言方法：** 对于包含中文的文献，建议首先使用 arXiv 分类器处理英文文本，然后对中文文本进行关键词搜索。
* **关键词搜索的局限性：** 虽然关键词搜索实施门槛较低，但难以维护，且容易受到术语漂移的影响。此外，关键词搜索在 arXiv 语料库中的表现最差。
* **研究领域分类的优势：** 研究领域分类能够识别应用领域中的 AI/ML 研究，例如在生物技术研究和开发中使用 AI/ML 技术。
* **研究聚类方法的优势：** 研究聚类方法可以通过引用网络扩展到英语和中文以外的语言。
* **语料库差异的影响：** 分析机构在考察作者所属机构时，需要注意不同方法对AI/ML研究识别的语言和地域差异。
简报强调，研究人员和政策制定者在识别 AI/ML 相关文献时应谨慎选择方法，并充分了解每种方法的优势和局限性。 arXiv 分类器由于其性能和对更新的专家标签的支持，被推荐用于识别英语 AI/ML 相关出版物。关键词搜索在英文结果中可能需要手动审查。
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