一项针对学术文献的大规模分析显示，去年发表的生物医学论文摘要中，约1/7可能借助人工智能（AI）完成撰写。2024年，医学数据库PubMed收录的150万篇摘要中，超过20万篇包含大型语言模型（LLM）常推荐使用的词汇。
相关研究于2024年6月以预印本形式在线公布，当时预计上半年约1/9的摘要由AI辅助完成。上述最新分析结果则在今年7月2日发表于《科学进展》。
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英国伦敦大学学院的Andrew Gray表示：“由LLM编辑的论文数量一直‘不可阻挡地增长’。”他认为，研究人员尚未充分认识到这些工具被用于产出学术成果的规模，“希望这篇论文能推动人们关注这一问题”。
许多团队试图评估LLM对学术产出的影响，但这一过程颇具挑战性，因为大多数使用者并未披露这种行为。常见方法是训练模型识别人类与LLM生成文本的差异，再将其应用于文献评估。然而，目前尚不清楚此类模型如何区分两种文本，且训练数据集未必能反映LLM生成文本的最新趋势。
德国图宾根大学的Dmitry Kobak及同事采用了更开放的研究方法。他们在摘要中搜索2022年11月ChatGPT普及后出现频率异常升高的“冗余词汇”。
研究发现，2024年有454个词汇的出现频率远高于2010年以来的任何年份。它们多为与研究内容无关的“风格词”，且以动词和形容词为主。其中既有常见词汇“发现”“潜力”，也有较生僻的词汇“探究”“展现”。Kobak指出，2024年下半年新增的冗余词汇包括“显著增强”“妨碍”，以及“无与伦比”“极有用”等最高级形容词。
科学词汇的演变是长期过程。2021年有190个“冗余词汇”，多为与研究内容相关的名词。但自LLM普及以来的词汇变化更为显著，且主要体现在风格层面。
此外，在计算科学和生物信息学等领域，超过1/5的摘要由LLM辅助撰写。“今年的整体数据可能进一步上升，LLM的使用仍在持续增加。”Kobak表示。AI实际使用率可能比最新研究显示的更高。
2月，法国巴黎高等师范学院的Mingmeng Geng及同事在预印本平台arXiv公布的研究中指出，部分标志性词汇和短语，如“探究”在2024年底的出现频率有所下降。他认为，这可能是由于相关研究将其标记为“使用AI”，促使作者删除此类词汇，或调整LLM请求以规避检测。
随着作者不断调整策略，评估AI对学术文献影响的研究变得越发困难。另一大挑战在于，包括Kobak团队在内的研究均无法确定AI工具的具体使用方式。作者可能将其用于合理场景，如润色文本或辅助翻译，也可能涉及更具争议的做法，如在缺乏适当监督的情况下生成大段文本。“这其中存在真正的科研诚信隐患。”Gray说。
相关论文信息：https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.07016
近日，四川农业大学动物医学院猪病研究中心黄小波课题组在自然指数（Nature index）期刊Journal of Biological Chemistry发表 面对以大模型通用人工智能为代表的新技术，以及由此带来的工业界、产业界的新发展新模式，MBA人才教育何去何从？ 12月1日，在清 12月18日，2023年度国家自然科学基金管理工作会议在北京召开。会议深入学习贯彻党的二十大精神和习近平总书记在中共中央 2024年度中日韩前瞻计划项目指南 “中日韩前瞻计划”（A3 Foresight Program）是国家自然科学基金委员会（NSFC）与日本学 ? 2023年12月14日，自然科学基金委化学科学部在北京召开会议，对2017年度资助的国家自然科学基金创新研究群体项目进 12月16日，“第六届中国行业发展高峰论坛”暨上海交通大学行业研究院五周年系列活动（上海站）成功举行。此次论坛主题为“知 。本文链接：1/7生物医学论文摘要由AI撰写http://www.sushuapos.com/show-11-22789-0.html
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