インシデント 1308: シュプリンガー・ネイチャーの書籍『機械学習をマスターする：基礎から上級まで』が、多数の引用文献が存在しない、あるいは不正確なまま出版されたと報じられている。
概要: 2025年4月にシュプリンガー・ネイチャー社から出版された「Mastering Machine Learning: From Basics to Advanced（機械学習をマスターする：基礎から上級まで）」には、存在しない、あるいは重大な誤りのある学術引用が多数含まれていたと報じられています。独立した調査の結果、多くの参考文献が存在しない、あるいは出典が誤って記載されていたことが判明し、複数の研究者が引用文献の著者ではないことを確認したとされています。この誤りのパターンは、法学修士（LLM）における既知の引用に関する幻覚と一致するとされています。
Alleged: Large language model developers と Generative AI developers developed an AI system deployed by Springer Nature と Govindakumar Madhavan, which harmed Students , Readers of academic and technical books , Epistemic integrity と Academic researchers.
関与が疑われるAIシステム: Unknown generative AI systems と Large language models
インシデントのステータス
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
3.1. False or misleading information
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- Misinformation
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
AI
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Pre-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Unintentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
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引用文献が捏造されているように見える機械学習入門書に169ドル払いますか？
もしそうでないなら、4月にSpringer Nature社から出版されたMastering Machine Learning: From Basics to Advancedの購入は控えた方が良いでしょう。
読者からの情報に基づき、本書に掲載されている46件の引用文献のうち18件を確認しました。 そのうち3分の2は存在しないか、重大な誤りがありました。また、本書で引用されている3人の研究者は、自分が執筆…
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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