GAIDeT（生成的AI委任分類法）：科学研究と出版において人間が生成的人工知能にタスクを委任するための分類法。

研究における生成的人工知能（GAI）の統合は、透明性、説明責任、タスクの委任に関する懸念を引き起こします。CRediTやNIST AI使用分類法のようなフレームワークは、研究への貢献を扱っていますが、AI支援の入力を排除する（CRediT）か、特定のステージに関するアプローチを提供しない（NIST）傾向があります。GAIの研究ステージにおける貢献を明示しながら、人間の監視と研究の誠実性を維持するためには、構造化された分類法が必要です。本研究は、既存の貢献者役割分類法、査読済み文献、反復的合意形成アプローチに基づいて、生成的AI委任分類法（GAIDeT）を紹介します。これはマクロと対応するミクロレベルでGAIの貢献を分類し、必要な人間の監視の程度を指定します。GAIDeTは、学術研究におけるGAIの役割を文書化するための構造化されたフレームワークを提供します。これは、概念化、文献レビュー、方法論、データ分析、執筆、監督、倫理レビューなどの主要なドメインに研究活動を分類し、透明性と人間の説明責任を確保します。GitHubベースのインタラクティブツールであるGAIDeT宣言ジェネレーターが開発され、研究者が委任の選択を透明に文書化するのを支援します。GAIタスクの委任を標準化することにより、GAIDeTは研究の誠実性と透明性を高めます。今後の作業は、実証的な検証、学際的な適応性、GAIガバナンスに関する政策の影響に焦点を当てるべきです。