对学术文献的大规模分析发现，在人工智能（AI）的帮助下，撰写了大约1/7的生物医学论文摘要。去年由Medical Database PubMed撰写的150万个摘要中，有超过20万多个词汇包括通常用于大型语言模型（LLM）的词汇。相关研究已于7月2日发表在“科学进步”中。“ LLM编辑的论文的数量正在增加，”英国伦敦大学学院的安德鲁·格雷说。他认为，研究人员没有完全认识到这些工具的学术成果规模，“希望本文能引起人们的注意。”许多团队试图评估LLM对学术成果的影响，但是很难进行该过程，因为大多数用户不会透露此培训。 ANG一种常见的方法是训练模型以识别文本编写的文本与LLM产生的文本之间的差异，然后将其应用于LI特性评论。但是，目前尚不清楚如何在两种类型的文本中识别这些模型，并且数据集培训并不总是反映出最新的LLM趋势生成的文本。德国图宾根大学的德米特里·科巴克（Dmitry Kobak）及其同事采用了一种更开放的研究方法。 They searched for the "redundant vocabulary" in summary that showed abnormally increased frequency after ChatGPT was widely used in November 2022. Studies have found that 454 words appear more frequently in 2024 than any year since 2010. KabilanG in these are the common words "discover", "key", "potential", and "exploration" of the more unusual words "exploration" and "display". Kobak指出，2024年下半年新添加的冗余单词包括“显着增强”，“阻止”，以及最高水平的形容词，例如“无与伦比”和“无价”。科学词汇的演变是一个长期过程。 2021年有190个“冗余词汇”，其中大多数是N与研究内容有关的OUN。但是，由于LLM的受欢迎程度，因此词汇变化变得更加清晰，主要可见。此外，在计算科学和生物信息学等领域，LLM撰写了超过1/5的摘要。 “今年的一般数据可能会增加，LLM的使用是“实际使用AI可能高于最新研究表明。 2月，来自法国巴黎师范大学的Mingmeng Geng及其同事发布了一项关于预印本平台的研究，Arxiv教导说，某些标志性的词汇和短语的频率，例如“ Exploration” 2024。他认为，这可能是由于研究的事实，即“ AI”是“ AI”或“ AI”之所以适应的。确定AI工具的特定用途。集合用于合理情况，例如抛光文本或帮助翻译，它也可能参与更具争议的实践，例如在没有适当管理的情况下开发大量文本。格雷说：“科学研究的完整性是一个真正的问题。” （Wang Fang）相关论文信息：https：//dii.org/10.1126/sciadv.adt3813