発表された学術記事における大規模言語モデルの普及

大規模言語モデル（LLM）は、学術研究を急速に変化させており、これらのツールを誰がどのような条件で採用しているのかという疑問を提起しています。本記事は、主要な4つの出版社（Elsevier、Frontiers、MDPI、PLoS）から2020年から2025年に発表された730万件の学術雑誌の記事の全文を分析し、LLMに関連する言語の普及状況を追跡し、採用の社会的および制度的相関を特定します。LLMの出力に一致して2022年以降に急激な頻度の増加を示す228の焦点語のコーパスを作成し、記事の焦点語使用率に基づいてスコアを付けました。2025年までに、発表された記事の57％がLLMの影響を示すと推定され、2023年の12％から増加しました。LLMによって影響を受けた文章の中には、微妙な言語的影響からほとんどまたは完全にLLM生成された記事まで、かなりの異質性があります。差分-in-差分モデルは、LLMに関連する言語が地域、制度的ランク、出版社、学問分野、雑誌の層によって著しく異なることを示しています。経済発展と英語が主要な言語として近いことは地域的な変動の重要な予測因子です。低ランクの機関はエリート大学よりも高い採用率を示し、若い営利出版社は競合他社に対して高い率を示し、学問分野によっても採用が大きく異なります。学術文章におけるLLMの採用は広範ですが、社会的に階層化されています。モデルがより強力になり、その使用が学術研究にさらに根付くにつれ、採用の社会的ダイナミクスを理解することは、AIと学術的知識生成との進化する関係を管理するために不可欠です。