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仅用1个小时,科学家用ChatGPT生成了一篇学术论文丨Nature新闻评价:通畅且富有洞察力
Hanson临床科研
• 2 年前 • 224 次点击
Bringing medical advances from the lab to the clinic
.
关键词
:
ChatGPT
;
科研
;SCI论文
对于应用ChatGPT撰写各类文书,从今年年初我们就在应用;并创建了ChatGPT应用的专辑(如下)。
(🔺ChatGPT专辑)
我们摸索过通过ChatGPT根据作者完成的结果部分撰写前言和讨论,以及撰写过综述。
不过这些都是仅限于新科技探索、内部学术交流,以及最近的
培训
中。
【第二期】“文献计量分析及SCI论文发表”培训:小班授课、一对一辅导;大咖引领、避坑且高效;科研提升为核心、论文仅为小目标。
人们对在科研活动中ChatGPT的应用范围和伦理仍有争论,但ChatGPT的强悍效能却无容置疑。
2023年7月7日,
Nature
新闻栏目发表了一篇很值得关注的讨论文章,
一组
科学家在ChatGPT的帮助下,用不到一个小时就生成了一篇研究论文;这篇文章流畅、富有洞察力,并以科学论文预期的结构进行呈现
。
这对于科学界,到底是好事还是坏事?
科学家Roy Kishony
是以色列海法工业技术研究所的生物学家和数据科学家,他
表示,他们的目标是探索ChatGPT作为一个研究“助理”的能力,并引发关于其优点和缺陷的讨论。
Kishony和他的学生Tal Ifargan
下载了美国疾病控制和预防中心行为风险因素监测系统(US Centers for Disease Control and Prevention’s Behavioral Risk Factor Surveillance System)的一份公开可用数据集
。
这个数据集包括了超过250,000人的健康相关电话调查信息,包括他们的糖尿病状态、水果和蔬菜的摄取量,以及体育活动的频率。
他们让ChatGPT帮助他们
写出可以用来发现并进一步分析数据模式的代码
。聊天机器人初次尝试生成的代码充满了错误,无法工作。但当科学家将错误信息反馈给它,并要求其纠正错误时,它最终生成了可以用来探索数据集的代码。
在拿到更有结构的数据集后,Kishony和Ifargan
要求ChatGPT帮助他们确定一个研究目标
。
该工具建议他们探究体育活动和饮食如何影响糖尿病风险。
当ChatGPT生成了更多的代码后,它提供了研究结果:摄入更多的水果和蔬菜,以及进行体育锻炼,与糖尿病的风险降低有关。
然后,科学家们要求ChatGPT将关键发现汇总在一个表格中,并编写整个结果部分。
他们逐步请求ChatGPT编写摘要、引言、方法和讨论部分。
最后,他们要求ChatGPT精炼文本。“我们将许多提示的输出整合成了(论文),” Kishony说,“每一步都在前一步的成果上构建。”
尽管ChatGPT生成的论文清晰明了,数据分析也扎实,但
Kishony表
示:
论文还远未完善。
(点击左下角“
阅读原文
”下载这篇论文,我感觉写得很不错!)
讨论
研究者遇到的一个问题是
ChatGPT有编造事实的倾向
,这种现象被称为幻觉(俗称“一本正经地胡说八道”)。
在这个例子中,它
生成了假的引用和不准确的信息
。
例如,该论文称该研究“填补了文献中的一个空白”--这是论文中常见的短语,但在这种情况下,它是不准确的,耶路撒冷希伯来大学的计算机科学家Tom Hope表示。他说,这个发现“不会让任何医学专家感到惊讶”。“它离新颖还差得远。”
Kishony还担心这样的工具可能使研究人员更容易从事不诚实的做法
,比如P-hacking,科学家在一个数据集上测试多个假设,但只报告产生显著结果的那些。
另一个担忧是,
使用生成型AI工具撰写论文的便利性可能导致期刊被低质量论文所淹没
。
不过,Kishony也认为,他的从数
据到论文的方法,以人为主导参与每一步,可能是一种
确保研究人员能够轻松理解、检查和复制方法和辅助发现创新点的方式
。
澳大利亚南澳大学的Vitomir Kovanović,他在阿德莱德开发用于教育的AI技术,他表示,
在研究论文中需要更多的AI工具可视化
。否则,很难评估一项研究的发现是否正确。他说:“如果制作假论文变得如此简单,我们将来可能需要做更多的工作。”
麻省理
工学院和哈佛大学布罗德研究所的计算生物学家Shantanu Singh认为,
生成型AI工具有潜力通过完成直接但耗时的任务,如编写摘要和生成代码,来加快研究进程,他们可能用于从数据集生成论文,或者用于发展假设。
但是,由于幻觉和偏见对于研究人员来说很难检测,Singh说,“我不认为写完整的论文,至少在可预见的未来,将是一个特别好的应用。”
在任何工具可以真正实现帮助作用之前,都需要克服许多挑战;ChatGPT作为一个能理解并生成类似人类语言的AI工具也不例外。尽管它在Kishony和Ifargan的指导下完成了一篇流畅且富有洞察力的论文,但在生成过程中也出现了错误和“幻觉”现象,甚至产生了假引用和不准确的信息。
编者按:
ChatGPT作为一种人工智能工具,在科研中具有非常大的应用潜力,但其在论文撰写的应用仍面临着许多挑战和问题。
最关键的是:去应用;并在应用中寻找克服这些调整的方法。
因为,人类已经离不开人工智能,而ChatGPT则是普通人直接使用人工智能最便捷的方法。
参考资料来源:
【1】 https://www.nature.com/articles/d41586-023-02218-z
声明:
本公众号仅作已发表研究论文的数据分享和解读,仅供学术讨论,而不具临床指导意义。
本期
编辑
:
Henry,微信号healsan。助理:ChatGPT
Hanson临床科研
团队,
在美国的七位生物医学科学家主持并担任独立理事。主要通过
大数据分析
,分享生物医学前沿、发展趋势及对临床科研的启发;通过
文献计量分析
及报告,把握最新技术进展;交流SCI论文撰写、课题设计规范。只提供以数据为基础的客观报告,及专业、独立的思考。
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