The invisible majority: linking a national researcher registry to OpenAlex reveals Peru's uncertified artificial intelligence workforce
ペルーの国家研究者登録制度（RENACYT）をOpenAlexに紐付けることで、本研究は、同国の認定された人工知能人材が実際のAI著者全体のわずか4分の1しか捕捉できていないことを明らかにし、未認定の多数派が大幅に存在すること、および首都圏以外での高い生産性にもかかわらず、認定における地域間およびジェンダー間の格差があることを浮き彫りにしている。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
政府は将来の計画を立てるために、誰が科学的な仕事を行っているのかを知る必要があります。多くのラテンアメリカ諸国では、研究者を認定する公式のリスト、すなわちレジストリに頼っています。これらのリストは、誰が科学者としてカウントされるかを決定する公式な記録として機能し、多くの場合、誰が資金提供や専門的な認知を得られるかを左右します。これらのリストの背後にある仮定は、実際に研究を行っている人々を捉えているというものです。しかし、科学、特に人工知能のような分野は動きが速く、大学や産業界から新しい専門家が絶えず出現しています。もし公式のリストが最新かつ最も活発な労働者を見落としているならば、政府による自国の科学的能力に関する図式は不完全なものとなり、トレーニングやリソースへの投資先に関する誤った決定を招く可能性があります。
ペルーのアルティプラノ国立大学の研究チームは、この仮定を検証することにしました。彼らは、ペルーの国家研究者登録制度である「RENACYT」が、人工知能における同国の労働力を真に反映しているかどうかを確認したいと考えました。これを行うために、彼らはアンケート調査や推定値には頼りませんでした。代わりに、2つの大規模なオープンデータベースの間に架け橋を築きました。一方には政府の公式な認定研究者リストがあり、もう一方には、科学論文とその著者に関する世界的で自由に使用できるカタログである「OpenAlex」がありました。これら2つの情報源を連結することで、チームは公式のリストと、人工知能およびコンピュータビジョンに関する論文を発表している研究者の実際の成果を比較することができました。
結果は、公式の記録と現実との間に大きな隔たりがあることを明らかにしました。研究者たちは、政府の登録制度が、人工知能の研究を行っている人々のほんの一部しか捉えていないことを発見しました。登録制度には11,000人以上の認定研究者が記載されていますが、その中で主に人工知能に従事しているのはわずか約856人でした。チームが、この分野でペルーとの関連を持つ論文を発表しているより広いグループを調査したところ、約3,500人の異なる著者が存在することが分かりました。このうち、公式の認定を受けているのは約4人に1人に過ぎませんでした。これは、大多数の仕事を行っている人々が、公式統計においては「不可視」であることを意味しています。認定されたグループは小さな中核を代表しているに過ぎず、学生、新卒者、業界の実務家を含む未認定の多数派こそが、労働力の大部分を構成しているのです。
この不可視性は、この分野の成長に対する理解を変えてしまいます。ペルーからの人工知能に関する論文数は過去10年間で5倍に増加しましたが、公式の登録制度はこの急増に追いついていません。毎年この分野に参入する新しい著者は、すぐに認定を受けることは稀です。その結果、登録制度のみに基づいた政府の計画は、実際の才能のプール（人材層）のわずか4分の1しか見ていないことになります。この研究は、新興分野において、これらの公式リストは、貢献しているすべての人々を網羅した完全なセンサス（人口調査）としてではなく、安定した中核を捉えたスナップショットとして見るべきであると示唆しています。
また、この研究は、研究者たちがどこに住んでいるかについても驚くべき物語を明らかにしました。数十年にわたり、ペルーにおける科学的研究は首都リマに強く集中してきました。公式の登録制度もこれを裏付けており、認定研究者の半分以上が首都に居住していることを示しています。しかし、研究者たちが特に人工知能に焦点を当てたとき、その地図は変化しました。リマには依然として最大の認定AI専門家が存在しますが、他の地域の方が実際には密度が高いのです。居住人口あたりの研究者数で測定すると、アレキパ、タクナ、プノといった南部の都市は、リマよりも認定AI専門家の人口比が高いのです。実際、高地のプノに位置するアルティプラノ国立大学は、認定AI研究者において国内で3番目に生産性の高い機関であり、国内の最も有名な大学の一部を上回っています。
この発見は、地方がパフォーマンスにおいて遅れているという考えに異を唱えるものです。データによれば、地方の研究者は、リマの人々と同等の論文を一人当たりに算出しています。違いは単に規模の差にあります。地方は能力が低いのではなく、単に規模が小さいだけなのです。これは、同国の科学的な強みが公式の数字が示唆するものよりも広く分散しており、支援を待っている南部の強力な専門知識の拠点が存在することを示唆しています。
研究者たちはさらに、公式の認定レベルが実際の生産性とどのように関連しているかを調査しました。登録制度は、キャリアの達成度に基づいて研究者を異なるティア（階層）に割り当てており、高いティアほど経験豊富で名声が高いことを示しています。高い認定を受けている人が人工知能において最も生産的であると予想されるかもしれません。しかし、データは非常に弱い相関関係を示しています。ある研究者の公式なランクは、この特定の分野における論文執筆数を強く予測することはありません。人工知能において最も活発に執筆している人の多くは、キャリアの初期段階にあることが多いため、登録制度の低いティアに属しています。これは、あらゆるトピックにわたる科学者の全キャリアを見る一般的な認定システムが、人工知能のような動きの速い専門分野における専門性を測る精密なツールではないことを示しています。
最後に、この研究は、分野内で拡大するジェンダーギャップを浮き彫りにしました。ペルーの登録制度における認定研究者の総数のうち、女性は約3分の1を占めています。しかし、人工知能の研究者のサブセットにおいては、その割合は大幅に低下します。女性の割合は5分の1未満に落ち込み、最も高い認定を受けた専門家の間ではさらに低下します。このパターンは、女性にとっての人工知能における障壁が、単にその分野に参入することだけでなく、その分野における最高レベルの認知へと進展していく過程にも存在することを示唆しています。
政府の公式記録を世界の発表論文の記録と結びつけることで、この研究は、ペルーの科学的労働力のより明確で誠実な姿を提供しました。それは、同国の人工知能コミュニティが、公式のリストが認めているよりもはるかに大きく、地理的にも多様であることを示しています。調査結果は、登録制度自体を批判するものではなく、それは政策にとって不可欠なツールであり続けていますが、急速に成長する分野については、「不可視の多数派」が見落とされないように、これらのリストをオープンデータと照合する必要があると示唆しています。この取り組みは、オープンデータと注意深いマッチングを用いることで、これらのシステムを監査し、国家の科学的可能性の真の姿を明らかにすることが可能であることを証明しています。
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