ChatGPT が論文の共著者であることが判明しましたか?
昨年 12 月に発行されたプレプリント論文の著者欄に ChatGPT が掲載されていて驚きました。
ChatGPT これは精子ですか?
ChatGPT が優れた執筆能力を持っていることは誰もが知っていますが、人間と協力して独自の研究に関する論文を書くことができるのでしょうか?
#(本当にうまくいくかも)
疑問符が 100 個ある、編集者はこの論文をクリックして注意深く研究し始めましたが、読んだ後、100の疑問符が1000の疑問符に変わりました。
つまり、どの文がChatGPTによって書かれたのかがわかりませんでした。 ChatGPT は確かに研究において非常に重要な役割を果たしたとしか言えません。
しかし、これはさらにややこしいことです。生物学的実験に白いマウスが参加した場合、その白いマウスは著者の欄に表示されるのでしょうか? (アカゲザル、アルパカ、ウサギ、ショウジョウバエはすべて不満を表明しました)
ネットユーザーもこれに当惑しました。彼らが ChatGPT に USMLE 試験を受けることを強制したとは知りませんでした。どちらがより興味深いでしょうか、それとも人工知能が論文の著者になるのはより興味深いでしょうか?
それでは、この論文では、ChatGPT はどのような役割を果たしましたか役は何ですか?
見てみましょう。
記事のタイトルは「USMLE での ChatGPT のパフォーマンス: AI 支援医学教育における大規模言語モデルの使用の可能性」です。
一般的に、研究者らは ChatGPT に米国の医師免許試験に参加するよう依頼しました。
これは、この試験が非常に難しく、問題が (言語的にも概念的にも) 非常に複雑であると同時に、高度に標準化された仕様があるためです。
偶然にも、これらはまさに AI の強みです。
特別なトレーニングや強化なしで、ChatGPT は 3 つの試験すべてでほぼ合格、またはほぼ合格に近づきました。さらに、ChatGPT に対する回答は研究者たちに大きな驚きを与えました。
それについて詳しく話しましょう。
USMILE の難易度
その質問は、文章的にも概念的にも密度が濃いです。
テスト問題の抜粋には、大量の多様な臨床データ (病歴、身体検査、検査値、研究結果など) が含まれており、試験を受ける学生は次のことを行う必要があります。診断を行い、多くのあいまいなシナリオを特定します。
なぜ研究者たちは ChatGPT を「モルモット」として選んだのでしょうか?
以前の AI モデルは主にディープ ラーニング (DL) モデルで、データ内のパターンを学習して識別するために使用されていました。
ChatGPT は、一般的な大規模言語モデル (LLM) に属します。新しい AI アルゴリズムに基づいて、トレーニングされた LLM は、前の単語のコンテキストに基づいて特定の単語シーケンスの可能性を予測できます。
したがって、十分な大きさのテキスト データでトレーニングできれば、LLM はこれまで観察されたことのない新しい単語シーケンスを生成でき、これらの文はすべて自然な人間の言語の合理的なシーケンスに基づいています。
理由ChatGPT が強力なのは、GPT3.5 の肩の上にあるからです。 GPT3.5 は OpenAI 175B パラメータ基本モデルで学習されており、さらに強化学習および教師あり学習手法によりインターネットから大量のテキスト データを取得します。
しかし、今回の ChatGPT は完全に「裸のテスト」です。
今回の試験問題は、2022年6月のUSMILE公式サンプル問題から研究者が厳選した公開試験問題376問です。
さらに、研究者らはランダム チェックを実施し、2022 年 1 月 1 日より前にこれらの質問に関連するコンテンツが Google インデックスに含まれていないことを確認しました。
ChatGPT のトレーニング データ セットはこの時間より前に終了することを知っておく必要があります。言い換えれば、ChatGPT はこれらの質問を事前に確認していません。
#実験方法の概要
# その結果、ChatGPT はヨンの試験の精度はますます良くなり、精度は向上し続けています。これは、ヨンが常に学習し、常に改善していることを示しています。
最終的にはUSMILEの合格ラインに徐々に近づいたり、超えたりするようになりました。
ChatGPT の USMLE でのパフォーマンスは非常に優れています
さらに、During では試験では、ChatGPT は質問に対する新しい洞察も生成し、人間が質問をより深く理解するのに役立ちます。実験では、研究者らは、AI によって生成された説明に含まれる洞察密度 (DOI) を定量化する尺度を導入しました。 ChatGPT の DOI は、不正確な質問よりも正確に回答された質問の方が大幅に高いことがわかります。
これらのデータは、人間の学習者が ChatGPT の出力から新しい洞察を得て、間違った回答を修正できることを示しています。
つまり、ChatGP は、新しいテスト問題でトップの生徒になるように学習するだけでなく、成績の悪い生徒を助けるためにも使用できます。
つまり、研究者らは最終的に、大規模な言語モデルには医学教育や臨床上の意思決定において大きな応用可能性があると結論付けました。
そうですね、私たちは皆真実を理解していますが、論文が終わるまで理解できませんでした。ChatGPT はどのようにして共著者になったのでしょうか?
研究者は、試験を受けて質問に回答したため、ChatGPT が「この記事にも貢献した」と感じているのでしょうか?
医療分野では、ChatGPT は「雌豚と同じくらい生産的」です
医療分野の研究者が「GPT」に夢中になっていることにお気づきでしょうか。
今回の主人公だけでなく、冒頭に挙げた論文も「神経科学生理学研究所」のものです。
ChatGPT という名前は、昨年 12 月以来、この分野の査読済み論文のいくつかに頻繁に登場しています。
論文アドレス: https://www.oncoscience.us/article/571/text/
ただし、この論文では、ChatGPT は深刻な問題を抱えています。内容が一目でわかります。
さらに、次のような論文もあります。ChatGPT も著者欄の割り当ての半分を占めています。
論文アドレス: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1471595322002517
どうすれば論文の著者とみなされるのでしょうか?書類にどのように署名するかは重要です。
著者の署名は著者の評判を与えるだけでなく、学術的、社会的、経済的に重要な意味を持ちます。
ChatGPT 専門家と一緒に著者欄に参加するにはどうすればよいでしょうか?
これについて、私たちは ChatGPT に意見を尋ねました:
実際、著者の責任について, ちょっと検索するだけで、詳しい説明がたくさん見つかります。
いずれも医学分野の論文なので、ICMJE(国際医学雑誌編集者委員会)の推奨事項を見てみましょう。
#2. 研究論文の草稿を作成するか、重要な知的内容のために改訂する;
3. 公開するバージョンを最終決定する;
4. 研究作業のあらゆる側面について責任を負い、いかなる部分であっても正確であることを保証することに同意します。性別や誠実さに関する質問は適切に調査され、解決されます。
著者として指定されたすべての人は、著者であるための 4 つの基準を満たす必要があり、上記の 4 つの基準を満たすすべての人も著者として識別される必要があります。 4 つの基準をすべて満たさない人は、謝辞セクションに記載する必要があります。
ここで、ChatGPT はいくつの条件に準拠しているのかという疑問が生じます。
参考:
https: / /m.sbmmt.com/link/19702ce80aa823cd508f85c0034a7e97
以上が死ぬほど笑います! ChatGPT は実際に論文の共著者欄に登場しました。私は自分で勉強しましたが、何が問題なのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。