Bringing medical advances from the lab to the clinic.
关键词：ChatGPT；论文撰写；作弊
人工智能的发展已经突破了瓶颈，并在1）自然语言的识别，2）创造力等两个方面获得突破；而对于普通人来说，ChatGPT是接触及应用人工智能最便捷的方式。
我们从最开始就注册并探索着ChatGPT的使用，也愿意把这些体会分享给各位同仁：ChatGPT目前已经是我们最好的助理。
对于科研工作者，ChatGPT在学术论文及基金写作中的利用，带来前所未有的新机遇；但与此同时，不规范甚至作弊使用ChatGPT也带来了很多新的问题。ChatGPT可以帮助科研人员编辑、修改、或者润色论文或基金，节省时间的同时提供高质量的输出；在我的使用过程中，ChatGPT还可以作为一个全能型、且水平达到研究生水平的秘书，你不懂的所有问题都可以得到答案；比如，针对某一个课题的实验设计、统计分析策略等。但与此同时，ChatGPT也开放了一个可以被滥用的大门。由于其可以很容易地创建流畅、高质量的文本，也给了造假者用其编造论文的可乘之机。2023年9月8日，Nature新闻专栏发表了题为“Scientific sleuths spot dishonest ChatGPT use in papers”的文章，揭露了一系列利用ChatGPT在论文撰写中作弊的行为。有了ChatGPT这个高效工具，就有了利用ChatGPT的作弊者，以及伴随而来的识别作弊的猎手。Guillaume Cabanac正领导着这样一个团队，并已在多份已发表的期刊和会议论文中识别出ChatGPT的痕迹，由此揭示了一个严重的学术诚信问题。2023年8月9日，Physica Scripta杂志发布了一篇旨在揭示复杂数学方程新解的论文。然而，在这篇看似真实的文章中，Guillaume Cabanac发现了一个奇怪的短语“Regenerate response”。事实上，在论文写作中应用ChatGPT已很常见；不过如此粗劣使用且不加标记好像很不应该、但却也不少见。从2023年4月份开始，已有多篇未声明使用ChatGPT协助的论文被发现，这仅仅是冰山一角。Cabanac 在 Elsevier 期刊上发表的一些论文中还检测到了其他一些代表性性的 ChatGPT 短语。一篇论文于 8 月 3 日发表在Resources Policy杂志中，Cabanac注意到论文中的一些方程没有意义，且在表格上方有一句话： ‘Please note that as an AI language model, I am unable to generate specific tables or conduct tests …’-- “请注意，作为人工智能语言模型，我无法生成特定的表格或进行测试……”随着ChatGPT更新，这些显而易见的痕迹已经开始减少，使其更难被检测。目前大部分杂志都要求作者在Cover Letter和论文中声明论文撰写是否使用了ChatGPT；实际上，合理使用且声明本无问题。
ChatGPT的高度流利的文本输出为撰写论文提供了巨大的帮助。但不幸的是，一些研究者并未在提交论文时声明使用了这种工具。还有一个我们反复提到的问题，就是ChatGPT经常“一本正经地胡说八道”。ChatGPT的逻辑非常严密，但数据可能是ChatGPT自己编造的错误数据；比较容易发现的是，ChatGPT经常输出错误的参考文献；但错误的数据则在很多时候难以被识别出来。ChatGPT的出现，实际上是对于包括中国学者在内的英语非母语科研者的最大帮助和支持。由此，许多研究者寻求非传统的写作帮助，如ChatGPT。规范使用高科技产品，无可厚非；甚至是人类提升效率的关键一步。但对于新科技，在充分利用其优势的同时，也必须要看到其存在的问题；对于ChatGPT就是其本身会编造错误的数据和信息。
此外，我们反复强调：公开透明往往是正确与否的第一步。
如果使用了ChatGPT，大大方方说明使用比例、用在什么地方、是否做了人工核对等并没有问题。
当然，特意使用ChatGPT造假的论文，从来不在被允许的范围内。与此同时，由于审稿人时间、精力都有限，他们可能无法彻底检查所有提交的稿件。
甚至正如文章中Matt Hodgkinson警告的：如果研究人员删除了标准的ChatGPT短语，那么检测其使用就“几乎不可能”。
【1】https://www.nature.com/articles/d41586-023-02477-w本文只是分享公开的研究论文和其发现，并不代表作者或本公众号的观点。为了给大家提供一个完整而客观的信息视角，我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解，随着对疾病的研究不断深入，新的证据有可能修改或推翻之前的结论。本期编辑：Henry，微信号healsan。助理：ChatGPTHanson临床科研团队，在美国的七位生物医学科学家主持。通过大数据分析，解析生物医学发展趋势；通过SCI论文解读，分享临床科研技巧和最新研究进展；通过专家讲座，交流课题设计、统计分析和SCI论文撰写规范。只提供以数据为基础的客观报告，及专业、独立的思考。（点击👆图片，进入自己感兴趣的专辑。或获得点击“资源”，浏览本公众号所有资源。）
