Moonlightは、新しく発表された論文をより迅速に理解できるように論文レビューページを提供しています。論文の重要な内容と貢献を整理し、関連研究を一緒に見ることができるように、研究者が論文を読む前に全体の文脈をすばやく把握できるようにすることが目標です。
しばらく前に、研究者からメールを受け取った。
自分の論文レビューページを読んでみたところ、海外の有名大学のレビューサービス（Stanford Agentic Review）より論文の文脈をはるかによく理解しており、印象的だったという内容でした。製品を作るチームとしては本当に嬉しいフィードバックでした。
しかし、私たちにとって、それに続くアドバイスはより印象的でした。
You write: stop struggling with complex Lie algebras and let AI work for you. I am sure it was meant as a light-hearted comment. Everything is a result of personal struggles and we do mathematics to satisfy our desire to know. We cannot delegate understanding to a machine.
（複雑なLie代数と相乗せず、AIに任せるという表現は軽く書いたフレーズだという点は理解しています。 しかし、すべては自分で悩み、探求した結果であり、私たちは知りたい心のために研究します。 理解を機械に委任することはできません。）
メールをもう一度読んでみると、私たちのレビューページにはこんなおすすめのフレーズが使われていました。
Stop struggling with complex Lie algebras and let AI work for you. （複雑なLie代数と相談しないでAIに任せてください。）
もともとの意図は、AIが複雑な研究内容を整理し、理解を助けるという意味でした。ところでメールを読んでみると、私たちが本当に伝えたかったメッセージとは少し違っていました。
私たちはMoonlightを単に質問に答えるAI Assistantにしたくありません。だからといって、研究を代わりに行うAIエージェントを作りたいのではありません。研究者が論文と直接ぶつかって得られる理解まで、AIが代わってはならないと思うからです。
私たちが作りたいのは一緒に研究するAI Colleagueです。
Moonlightが集中しているのは、AIがどのように多くのことを代用できるかではありません。研究者が論文を読む過程でより良い質問を思い出し、主張と根拠をより明確に握り、次に何を読んで判断するかをより迅速かつ自信を持って決定するのを助けることです。さらに、私たちはMoonlightが論文を読んだ瞬間にとどまらず、研究者がアイデアを整理し、関連する研究を探索し、次の研究の方向を決定する全体のプロセスで一緒にできることを夢見ています。
だから、フレーズは1つだけ修正して終わりませんでした。
まず、このフレーズがなぜ生成されたのか、推奨フレーズ生成プロンプトをもう一度見てみました。そして、Moonlightが研究者に伝えたいメッセージに近づくように、このレビューページの推奨フレーズを修正しました。
修正内容を反映した後は、研究者にもメールを送りました。フィードバックのおかげで、推奨フレーズを修正し、Moonlightは私たちの研究に代わるAIではなく、研究を助ける同僚を作りたいという私たちの考えも一緒に伝えました。
今回のことをきっかけに、私たちが伝えたいメッセージがおすすめのフレーズにもよりよく含まれなければならないことをもう一度考えることになりました。 Moonlightは今後も研究者に代わるAIではなく研究をより深く楽しくする同僚になりたいです。
製品を作るという観点からは、機能についての意見と同じくらい、私たちがどのような態度や言語で研究者に近づくべきかを知らせるフィードバックも大切です。今回のメールもMoonlightをもう一度振り返らせたきっかけでした。