Fまず最初にやって来たのは、宿題や作文の手助けを求める学生たちでした。 現在、ChatGPT は、信頼できる科学雑誌に論文を発表するというプレッシャーにさらされている科学者を誘惑しています。
AI はすでに科学出版の古風な世界を破壊しつつあります。 インディアナ大学医学部の整形外科副部長であるメリッサ・カセナ氏は、雑誌に掲載するために投稿された論文をレビューする際に、AI プログラムによって書かれた可能性のある論文に注意する必要があることを知っています。 「私には今、論文内で引用されている参考文献をランダムに 10 件抽出し、その中で 1 つ以上が正確でない場合、その論文を却下するという経験則があります」と彼女は言います。
しかし、落とし穴にもかかわらず、期待もあります。 たとえば、レビュー記事を書くことは AI に適したタスクです。これには、あるテーマに関する既存の研究を精査し、結果を分析し、そのテーマに関する科学の現状について結論に達し、新しい洞察を提供することが含まれます。 ChatGPT はこれらすべてをうまく実行できます。
Kacena さんは、レビュー記事を書くのが人間と ChatGPT のどちらが優れているかを確認することにしました。 彼女の勉強のために に発表されました 現在の骨粗鬆症の報告、彼女は 9 人の学生と AI プログラムを 3 つのグループに分類し、各グループに異なるトピックについてレビュー記事を書くように依頼しました。 あるグループでは、彼女は生徒たちにそのトピックに関するレビュー記事を書くように頼みました。 もう 1 つは、彼女は ChatGPT に同じトピックに関する記事を書くように指示しました。 そして最後のグループでは、彼女は各学生に自分の ChatGPT アカウントを与え、AI プログラムと協力して記事を書くように言いました。 これにより、彼女は人間、AI、および人間と AI の組み合わせによって書かれた記事を比較できるようになりました。 彼女は同僚の教員と学生に各記事の事実確認を依頼し、正確さ、読みやすさ、適切な言葉の使用などの基準に関して 3 種類の記事を比較しました。
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結果は目を見張るものでした。 ChatGPT が書いた記事は読みやすく、学生の記事よりもさらに優れていました。 しかし、引用された参考文献の最大 70% は不正確でした。それらはいくつかの異なる研究から支離滅裂に統合されたものであるか、完全に架空のものでした。 AI バージョンは盗用される可能性も高くなりました。
「正直に言うと、ChatGPT にはいくつかの偽の発言があり、かなり説得力がありました」と Kacena 氏は言います。 「適切な構文が使用され、段落内の適切なステートメントと統合されていたため、場合によっては警告音が発生しませんでした。 教員がデータをよく理解していたか、学生がすべてを事実確認していたため、発見されたのです。」
AIが生成した記事にはいくつかの利点がありました。 このアルゴリズムは、必要なすべてのデータの処理においてより高速かつ効率的であり、一般的に、ChatGPT は学生よりも優れた文法を使用していました。 しかし、常に部屋の空気を読めるわけではありませんでした。AI は科学ジャーナルには必ずしも適切とは限らない、より華のある言葉を使用する傾向がありました (学生が ChatGPT に大学院レベルの科学学生の観点から書くように指示した場合を除く)。
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これは、AI の使用に関する真実を反映しています。つまり、AI の価値は、AI が受け取る情報によって決まります。 ChatGPT は科学雑誌の記事を作成する準備がまだ整っていませんが、適切なプログラミングとトレーニングがあれば、改善され、研究者にとって役立つツールになる可能性があります。 「現時点では、それ自体は優れたものではありませんが、機能させることは可能です」とカセナ氏は言います。 たとえば、クエリが行われた場合、アルゴリズムはデータを図やグラフィック表示で要約する方法を推奨することに優れていました。 「それらに対して与えられたアドバイスは的を射たもので、まさに私がそうするだろうというものでした」と彼女は言います。
ChatGPT の成果に対して学生が提供するフィードバックが多ければ多いほど、ChatGPT はより良く学習できるようになります。これは、ChatGPT の最大の約束を表します。 この研究では、一部の学生は、ChatGPT と協力して記事を書いたとき、何が正しく行われているか、何が役に立たないかをプログラムに伝えると、プログラムが改善を続け、より良い結果を提供することを発見しました。 つまり、疑わしい参照や盗作などの問題に対処すれば、修正される可能性があるということです。 ChatGPT は、たとえば、参考文献を結合せず、各科学雑誌記事を独自の個別の参考文献として扱い、盗作を避けるために連続した単語のコピーを制限するようにプログラムできます。
より多くの入力といくつかの修正があれば、AI は研究者が執筆プロセスをスムーズにし、さらには科学的な洞察を得るのに役立つ可能性があると、カセナ氏は考えています。 「ChatGPT は今後も存続すると思います。それをより良くする方法と、それを倫理的かつ良心的かつ科学的に健全な方法で使用する方法を考えることが、非常に重要になるでしょう」と彼女は言います。