大型语言模型在学术研究的利弊与挑战
近日，ChatGPT在学术研究领域越来越受欢迎，但也引发了对可靠性的担忧。为此，Nature提出规定，要求在使用大型语言模型的论文中明确说明其应用情况。同时，科技界正在开发相应技术来辨别AI生成的内容。
AI论文检测：Antiplagiarism新算法识别人工智能创作
这篇文章介绍了新算法在Antiplagiarism中的应用，已向付费用户开放，能识别GPT-2、GPT-3和ChatGPT创建的论文内容。一旦检测到AI生成的痕迹，系统会标记相关材料并将其状态改为“可疑”。Antiplagiarism的执行董事认为，神经网络“总是留下痕迹”，所有生成的文本和人工书写都存在差异，因此可以通过检测这些差异来识别由人工智能创建的文档。该网站使用全球最大的开放数据库进行检测，以确保检测的准确性。
ChatGPT在美国放射学委员会考试中的表现及优势与局限性
ChatGPT latest version passed US Radiology Council exam with 69% accuracy, GPT-4 model outperformed it on high-level questions but struggled on lower-level ones, raising concerns about GPT-4's reliability.
大型语言模型ChatGPT通过美国放射学委员会考试,但答案存在错误
据《放射学》杂志报道，加拿大科学家研究发现，最新版本的ChatGPT成功通过美国放射学委员会考试，显示了大型语言模型在医学领域的潜力，但同时也发现它给出了错误的答案，提醒人们需要对它的答案进行核实现场验证。