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文章主题:论文, 写作, 人工智能
某院医生用 ChatGPT 在 4 个月内狂写 16 篇论文,其中 5 篇已发表
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文章改写是一项需要具备特定技巧和知识的任务,目的是根据原文意思和语气重新表达文章,保持原意不变。在进行改写时,需要适当变换结构,并运用自己的语言风格来描写事情发展过程。
在撰写文章的过程中,除了要避免使用重复的词汇,保证文章的连贯性外,还需要注意采用同义词替换,以减少文章中的词语重复。此外,作者在创作过程中可能会面临巨大的压力,导致茶饭不思、夜不能寐、废寝忘食等状况,在这样的紧张环境下,可能会影响到作品质量的提高。因此,在进行文章创作时,我们需要充分考虑到这些因素,努力提升文章的质量。
在这个充满活力和创新的环境中,我们常常会见到一些 exceptional 的人物,他们能在短时间内取得令人瞩目的成就。就比如,在某个工作室里,有一位名为 Som Biswas 的医生,他在短短四个月内发表了两篇论文,这让人不禁好奇:“他是如何在如此短的时间内做到的?”当你询问他时,他会淡然地张开双手,告诉你他已经发表了五篇论文。与此同时,随着科技产品的不断进步,人工智能助手如 ChatGPT 等也被逐渐应用到学术领域。这一举动引发了广泛的讨论,人们开始思考:人工智能是否能够改变科研的游戏规则?在这个背景下,让我们更加深入地了解 Som Biswas 医生的故事。他目前在美国田纳西大学健康科学中心担任放射科医疗工作。通过他的努力和成就,我们可以看到人工智能在学术领域的巨大潜力,同时也引发了我们对于未来科研发展的无限想象。
2022年11月,Biswas第一次了解到ChatGPT这个人工智能产品,并开始将其运用到自己的研究中。他认为:“如果ChatGPT可以写故事和笑话,为什么不能用来撰写严肃的学术论文呢?”于是Biswas决定动手行动,在自己熟悉的领域——放射医学写作方面让ChatGPT编写一些片段,并经过几次来回修改后最终完成了一篇完整论文。
在今年2月份,《Radiology》杂志(其影响因子高达29.146)发布了一篇名为《ChatGPT与医药文章未来》的研究论文。在论文的开头部分,作者Biswas指出,人工智能已经达到了或者甚至超过了人类作者的水平,这在医药撰写领域带来了深远的影响和革命。
自那以后,Chat GPT为Biswas带来了一个全新的视角,他从 January 到 May 的四个多月里,利用 Chat GPT 完成了 16 篇文章,其中包括四篇发表在四种不同期刊上的论文。在 April 的时候,他还在 Pediatric Radiolog 的属种上发表了一篇名为《ChatGPT 应用举例》的论文,在这篇文章中,他展示了 ChatGPT 可以提供关于平均辐射剂量、CT 参数等方面的信息,并且可以根据实际医疗情况做出调整。Biswas并不避讳自己使用 Chat GPT 撰写文章,他在提交论文时明确声明了文章的全部或部分内容由 Chat GPT 撰写,同时将作者的个人观点和讨论标记为“人类作者”。
一位审稿人表示即使借助了AI的帮助很多学者也不会承认使用过AI,“至少 Biswas 打开心扉地对待了聪明伶俐此我们应当给予相应肯定。”[4]但是渐渐地 Biswas 开始拓宽领域,提取更多主题进行跨界行动以及突破放射科限制。
他公开承认,自己通过ChatGPT撰写了几篇涵盖军事、教育、农业、社交媒体以及保险法律和微生物学等领域的论文,并成功发表了它们。
在本文中,我们将重点探讨如何运用ChatGPT技术进行文章重写,并分析其在学术领域的实际应用效果。事实上,众多研究人员正在借助ChatGPT提高论文撰写的效率,而且他们能在短短一个小时内完成从数据搜集、编程、结果解读到完整论文输出的整个过程。
然而,一些用户也发现了虚构内容和参考文献等问题。作者引用了一项审查研究,该研究对比分析了ChatGPT生成的放射学文章与已发表或正在同行评审中的文章,在两名放射科医生进行独立分析后发现有4篇明显不准确,并引用了虚构内容;只有1篇质量较好但参考文献却是虚构的。
在某些情况下,缺乏经验的使用者可能会难以辨别伪造的内容,这无疑是一个值得关注的问题。同时,过度追求“高产”也会引发一个同样严重的担忧,即大量的低质量文章如同泛滥的洪水一般涌入期刊编辑部的邮箱。
“Annals of Biomedical Engineering”的主编表示自从开始使用ChatGPT以来投稿数量指数级增长,每周收到两三封类似信件,“但其中有时候甚至10篇都基本相同只是稍作修改。”近期牛津大学、剑桥大学等24所英国顶尖高校组成的罗素大学集团宣布解除ChatGPT使用禁令,并出台了详细的使用原则,以支持和规范学生和研究人员对生成式AI进行应用。
而在编辑政策方面,Science系列期刊之前明确规定禁止包含任何由AI工具生成的文本、数字和图像,并且不能将其列为作者;但后来发布了新政策,在方法部分披露即可使用生成式人工智能(AI)。此外,作者还提到ChatGPT在同行评审方面也有应用潜力。
一个名叫Biswas医生经过研究认为,相比于人工评审,ChatGPT具备提升审稿效率、保证一致性等优势。然而目前该技术可能难以理解高度专业化主题并无法充分评估复杂结果或审核图像数据。
总之,在这篇文章中讨论了ChatGPT文章改写技术及其应用存在的问题与挑战,并介绍了相关领域内对于这一技术态度逐渐放宽现象。ge语言模型(LLMs)是一种文本生成神经网络,用于提供网站上所有新预印本的综述,并为不同阅读水平的读者创建了三个简短的摘要。
根据bioRxiv联合创始人所说,如果该试点项目被证明可行,bioRxiv可能会考虑让作者参与内容审校和批准[9]。目前,该项目尚未推广到medRxiv以最大程度地减少错误带来的后果。
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