После ChatGPT мир полностью изменился, как и медицинское авторство: друг он или враг?

В этой статье
Все — от онкологических пациентов до медицинских специалистов — с трудом успевают за стремительными переменами в искусственном интеллекте и медицинском авторстве. Хотя тема требует специальных знаний, она может напрямую затронуть жизнь самых разных людей.
Появление ChatGPT и связь с медицинским авторством
Разработанный OpenAI ChatGPT стал известен всему миру 30 ноября 2022 года. GPT — сокращение от Generative Pre-trained Transformer — генеративного предварительно обученного трансформера — и представляет собой разговорный инструмент искусственного интеллекта на основе больших языковых моделей. Он привлёк внимание способностью отвечать на ввод пользователя естественным языком и благодаря этому получил всемирную известность.
ChatGPT привлёк внимание тем, что часто довольно точно и подробно отвечает на вопросы человеческим языком. К январю 2023 года он стал самым быстрорастущим потребительским программным приложением в истории. Число пользователей превысило 100 миллионов, а рыночная стоимость OpenAI выросла до 29 миллиардов долларов США. Пользователи бесплатного уровня ChatGPT имеют доступ к модели GPT-3.5, а платные подписчики — к более продвинутой GPT-4.
При написании научных статей ChatGPT обычно используют как вспомогательный инструмент. Сначала исследователь формулирует идею или понятие по теме и передаёт эту информацию ChatGPT. На её основе инструмент может создать дополнительный текст, обычно становящийся черновиком или предварительной версией. Затем исследователь добавляет детали, исправляет текст, изучает и дорабатывает его. Это способно ускорить написание статей и дать больше возможностей сосредоточиться на исследовании. Однако ChatGPT не гарантирует актуальность и точность информации, поэтому исследователям необходимо включать в статью собственные знания и результаты.
В популярной культуре ChatGPT особенно заметен среди людей, следящих за технологиями и ИИ. Он воодушевляет тех, кто вдохновлён технологией и стремится применять её в своей области. Вместе с тем некоторые, например профессиональные авторы и создатели контента, могут считать ChatGPT вредным и воспринимать его как угрозу, поскольку результаты часто неполны или ошибочны и могут нарушать чужую интеллектуальную собственность.
Кроме того, поскольку ChatGPT не способен самостоятельно указывать источник, он может непреднамеренно заимствовать из другого источника либо давать вводящие в заблуждение или предвзятые ответы. Это вызывает опасения в таких областях, как советы по здоровью, авторство и программирование, особенно если пользователи склонны считать результат «достаточно хорошим».
Связанная статья: Bill Gates: с ChatGPT эпоха искусственного интеллекта на этот раз действительно началась
Медицинские публикации и медицинское авторство занимают важное место в истории человечества. Потребность записывать и передавать сведения о здоровье привела к появлению медицинских текстов и изданий. Их история начинается вскоре после изобретения письменности, а первые медицинские тексты относятся примерно к 3000 году до нашей эры.
-
19-й и 20-й века стали периодом большого прорыва в медицинском издательском деле. Развитие научной методологии и печатных технологий позволило медицинским исследованиям и открытиям достичь более широкой аудитории. Тогда появились многие журналы и академические издания, продолжающие регулярно выходить до сих пор. В тот же период сделали важные шаги по стандартизации этики и методов научных исследований.
-
Цифровая эпоха: 21-й век принёс цифровизацию медицинских публикаций. Развитие информационных технологий облегчило доступ к медицинским знаниям и ускорило их распространение. Онлайн-журналы и базы данных упростили врачам, исследователям и пациентам доступ к актуальной медицинской информации.
Медицинские публикации и авторство внесли большой вклад в развитие медицинской науки и улучшение здоровья людей. Эта область постоянно меняется и развивается вместе с технологиями и наукой.
Данные — это всё!
За нынешними успехами больших языковых моделей стоят два важных фактора:
- накопленные данные и
- алгоритмы, способные обрабатывать эти данные, — методы глубокого обучения.
Глубокое обучение — подход искусственного интеллекта, обычно применяемый для обработки и моделирования больших наборов данных.

Глубокое обучение обычно реализуют с помощью многослойных нейронных сетей (Deep Neural Networks — DNNs). Такие алгоритмы способны изучать сложные признаки входных данных, обычно очень больших наборов. В языковой модели эти признаки могут включать грамматическую структуру и семантику языка.
С одной стороны, с началом цифровой эпохи непрерывно растёт и становится разнообразнее массив данных из разных источников. Тексты социальных сетей, научных статей, книг, газет и многих других источников создают уникальную среду обучения языковых моделей. Каждый из них несёт информацию об употреблении языка, грамматике и смысловых связях. Большой и разнообразный набор данных позволяет модели лучше осваивать сложные структуры и разнообразие языка и делать обобщения.
С другой стороны, благодаря алгоритмам глубокого обучения, способным обрабатывать такие массивы, языковые модели теперь обладают гораздо более сложным пониманием языка. Эти алгоритмы используют многослойные нейронные сети для моделирования многомерной структуры данных. Это позволяет улавливать более тонкие смысловые и синтаксические особенности. Современное компьютерное оборудование с необходимой вычислительной мощностью и скоростью также позволяет этим алгоритмам эффективно обучаться на больших наборах данных.
Таким образом, накопленные данные и алгоритмы глубокого обучения — два ключевых компонента, обеспечивающих наиболее высокую на сегодняшний день производительность языковых моделей. Их взаимодействие позволяет моделировать и понимать сложность и разнообразие языка, достигая невиданных прежде успехов языковых возможностей ИИ.
После объявления ChatGPT в конце 2022 года языковые модели ИИ, подобные ему, стало возможно использовать для написания и редактирования научных статей. При этом подчёркивается, что необходимо указывать, как применялись такие инструменты, и не включать их в список авторов.
Эта статья служит руководством для понимания этого процесса и влияния подобных инструментов ИИ на медицинские публикации.
Согласно новому заявлению Международного комитета редакторов медицинских журналов (ICMJE), языковые модели ИИ могут помогать исследователям писать и исправлять научные статьи. Комитет указал, что эти инструменты не следует перечислять как авторов, а исследователям необходимо сообщать, как использовались технологии с поддержкой ИИ.
Эти новые правила — последние усилия медицинских журналов по определению политики применения больших языковых моделей (БЯМ) в научных публикациях. Инструменты ИИ могут помогать писать, анализировать данные, находить ошибки и решать множество других задач, но сами склонны ошибаться. Кроме того, не до конца ясно, как в них хранится и обрабатывается информация и кто имеет к ней доступ.
В то же время эксперты считают, что такие инструменты могут положительно влиять на научные публикации, уменьшая языковые барьеры и облегчая часть монотонных или механических задач, связанных с написанием статей.
Однако эксперты согласны в том, что применение ИИ продолжит распространяться. Пожалуй, на этом этапе избежать этого уже невозможно.
Перемены в медицинском издательском деле
OpenAI выпустила ChatGPT в ноябре 2022 года. По его собственному описанию, это «модель глубокого обучения, обученная на большом объёме текстовых данных — в последнем варианте 170 триллионов параметров — для понимания и создания текста подобно человеку». Введите вопрос или запрос — и он ответит. Например, на вопрос о применении ИИ в научных публикациях ChatGPT отвечает так:
«ChatGPT может помогать в научных публикациях: генерировать идеи, объяснять понятия, выполнять предварительный обзор литературы, предлагать исправления и редактуру, структурировать и организовывать научные статьи. Однако его следует использовать как вспомогательный инструмент вместе с проверкой по надёжным научным источникам и знаниями в соответствующей области.»
Вскоре после появления ChatGPT исследователи начали применять его в работе. Например, доктор Som Biswas, радиолог Центра медицинских наук Университета Tennessee, использовал ChatGPT для написания 16 научных статей всего за 4 месяца. Пять из них вышли в четырёх разных журналах. Biswas отказался дать интервью по поводу этих статей.
Появлялись также сообщения о статьях, в которых ChatGPT был указан среди авторов, что вызвало критику. В ответ JAMA, Nature и Science в январе опубликовали материалы о своей политике применения ChatGPT и других больших языковых моделей в научном авторстве. Редакторы журналов Американской коллегии кардиологов и Американской коллегии ревматологов также обновили правила с учётом влияния инструментов ИИ.
Общее мнение состоит в том, что ИИ не должен входить в список авторов.
«Мы не считаем это уместным, поскольку соавторство означает ответственность за анализ и создание данных, представленных в статье. Машина под управлением ИИ не может нести ответственность», — сказал доктор Daniel Solomon, ревматолог Brigham and Women's Hospital и главный редактор журнала ACR Arthritis & Rheumatology.
Проблемы, связанные с искусственным интеллектом
Одно из главных опасений при использовании ИИ в тексте — возможность создания недостоверных или не подкреплённых данными утверждений.
В другом случае ChatGPT ошибочно обвинил известного профессора права в сексуальном нападении, хотя статьи Washington Post, подтверждающей предполагаемое событие, не существует.
Мы живём в обществе, крайне обеспокоенном ложными новостями. Подобные ошибки могут усугубить ситуацию в научном сообществе, и это тревожно, поскольку наука влияет на государственную политику.
Ещё одна проблема — недостаточная прозрачность того, как большие языковые модели, например ChatGPT, обрабатывают и хранят данные, используемые при выполнении запросов.
OpenAI ответила на часть опасений о конфиденциальности, разрешив пользователям отключать историю разговоров с GPT, чтобы беседы не использовались для обучения или улучшения моделей компании. Однако условия использования по-прежнему довольно неоднозначны.
Особую тревогу вызывает то, что большие языковые модели (БЯМ) очень сложны, а многие люди не до конца понимают механизм работы такой машины.
Это означает, что инструменты ИИ вроде ChatGPT не могут заменять автора: технология служит лишь помощником. Однако специалисты задаются вопросом, что произойдёт, когда сам ИИ начнёт пользоваться инструментами.
Другое опасение состоит в том, что все начнут использовать одинаковые предложения, создавая риск утраты богатства и разнообразия языка.
Чтобы понять, как будет развиваться роль ИИ в медицинских публикациях, нужны дальнейшие исследования. ICMJE рассматривает создание рабочей группы для общих рекомендаций по его применению в этой сфере.
Пока отношения ИИ и медицинских публикаций представляют собой вопрос баланса, а не дружбы или вражды: ИИ может помогать медицинским исследованиям, но одновременно создавать серьёзные проблемы доступа к информации и её точности.
Источники
Эта статья была полезна?
Ваш отзыв помогает нам улучшать материалы.





Комментарии читателей
Оставьте комментарий
Ваше имя и комментарий публикуются только после одобрения администратором. Ваш адрес электронной почты никогда не показывается посетителям.
Будьте первым, кто оставит комментарий.