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グラントライター・助成金担当者 · 業務ごと
分析の単位は職種名ではなく業務である。以下の一つひとつが、その方向、判断が証拠に基づくのかプラットフォームの推論なのか、その理由、そして何を立証していないかを伴っている。
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資金源の探索と選別
いまも人が主導≈ 本サイトの推定組織の活動に合う助成機関と公募を探し、どれに申請する価値があるかを決める。
どの資金を狙うかを AI が選んでいることを示す記録は見つからなかった。合うかどうかの判断はいまも組織の活動と助成機関の優先事項を知っていることにかかっており、NIH の年6件のような上限があると、一つ一つの選択の重みが増す。
記録がないことと、一つの助成機関の上限である。検索ツールが機会の見つけ方を変えているかどうかは測っていない。
申請書の本文を書く
増強されつつある✓ 証拠に基づく支援を求める根拠を書く。目的、必要性、方法、成果、そしてなぜこの組織に資金を出すべきか。
米国の連邦研究費の申請書での言語モデルの利用は2023年から急増した、と機密と公開の申請書を調べた研究は明らかにした。助成機関は制限を設けている。NIH は AI によって実質的に作成された申請書を申請者の独自のアイデアとはみなさず、UKRI は人の関与なしに申請書の全体や一部を生成することを禁じている。
研究助成機関の規則と、研究者の申請書についての研究である。慈善団体のグラントライターや、その下書きのどれだけを AI が担っているかは測っていない。
予算、規則、コンプライアンス
増強されつつある✓ 証拠に基づく予算を組み、公募ごとの応募資格と書式の規則を満たし、AI の利用を含め、助成機関が求めることを申告する。
助成機関の AI の規則はコンプライアンスの仕事を増やしており、そのためのツールも現れている。ある医学部は申請書の表現を政策上の要件と照らし合わせるツールを作り、試験では、指摘すべき用語を完全な適合率で見つけたが、その約四分の一を見落とした。
一つの機関のツールであり、作った本人たちが評価している。こうしたツールがどれほど広く使われているかは示していない。
助成機関への報告
いまも人が主導≈ 本サイトの推定資金で何が達成されたかを示す進捗報告と最終報告を書き、助成機関が監査できる記録を保つ。
助成金の担当者に代わって AI が助成機関への報告を書いていることを示す記録は見つからなかった。報告は組織が実際に何をしたかを述べるものであり、それは仕事を進めた人たちが確かめなければならない。
記録がないことである。AI ツールが報告の下書きを助けているかどうかは測っていない。