文章主题：OpenAI, 文字生成软件, 医学杂志, 人工审核
一个由美国西北大学牵头的团队成功运用了OpenAI研发的文字生成软件，以真实科研文章为基础，遵循五种医学杂志的格式，生成了50篇具有高度专业性的文章概要。
在这次实验中，四位研究员被随机分配到两个小组中，每个小组都包含两位成员。这个实验采用了先进的电子投掷技术，以确保由人工智能生成的总结能够准确无误地提交给每位评审专家。令人惊讶的是，其中一位研究员成功地识别出了正确结论，而另一位研究员则错误地得出了结论。此外，每位研究员都需要审阅25篇科研论文。
在文本审核过程中，AI系统能够识别出68%的文摘错误，剩余的86%则是从真实文章中提炼出的原始内容。换言之，审核人员可以成功地将32%由AI生成的文摘转化为准确无误的版本，然而，真正的文章却被错误地标注为错误。
以一位文章写作高手的角度来看，我可以重新组织这段文字内容，使其表达更为专业和具有深度。 report 的第一作者卡瑟琳·高是一位西北大学的肺部疾病专家，拥有博士学位。她指出，这一发现揭示了 “ChatGPT” 在说服力方面的强大表现。在一次声明中，她说：”我们的审核团队非常谨慎，因为他们清楚报告中的一部分数据可能是虚构的。”
事实上，在我们的审核过程中，我们遗憾地发现仍有32%的内容未能得到充分关注，这无疑证明了这篇总结的出色之处。尽管可能是无意间阅读到这篇文章的人，但仍然有可能无法辨认出它是一项人工智能的成果。
大型的语言模型，例如ChatGPT，通过利用互联网上大量的文本数据进行训练。经过学习，它们能够根据给定的句子，判断出哪个词汇更易出现，并生成正确的语法结构。因此，甚至连学者们也容易受骗，误认为由人工智能生成的摘要就是准确的。
ChatGPT这种大型语言模型善于产生清晰的结构和图案，而科技的总结往往也会使用相似的形式，并且会比较含糊。
Gao说：“我们的评审人员指出，很难分辨出这些内容的真实性和真实性。ChatGPT产生的概要很有说服力，在计算数据的时候，连病人数量都是一清二楚的。”举例来说，一份有关高血压的虚假总结，包含了成千上万的受试者，相比之下，猴子痘苗的调查就没有那么多病人。
Gao相信，类似“ChatGPT”之类的手段会让那些依靠发表科研结果而盈利的造纸企业更加易于编造不实的科研报告。她还说，“如果有人在做这种错误的实验时，就会有很大的风险。
但是，利用这些方法还是很有用的。该报告的合作者是芝加哥大学的一名医学院的副教授亚历山德·皮尔森，她说，这些数据能够让那些不讲英语的人更好的书写和交流自己的作品。
在侦测计算机文字方面， AI要优于人。举例来说，一个自由GPT-2的输出者可以在50个以上的可信度范围内猜测33个。研究者们相信，他们所递交的报告应当经过检波器的检验，而科学家们也应当将其公之于众。
Gao对 Register说：“我们没有在编写自己的概要或者论文中采用 ChatGPT，这是由于在学术界尚无明确界限。举例来说，国际机器学习会议就制订了一条禁令，尽管他们也表示，这个问题还在进行中，并且明确表示，“修改或者修改”是可以的。
然而，也有很多组织用来帮助他们的创作，甚至有人将其列入了合作作者名单。我觉得可以利用 ChatGPT来帮助你写文章，并且清楚地标明 ChatGPT协助撰写的原稿。未来是否利用 LLM协助写作，这要看最后的科学意见了。”
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