一項對1400萬篇 PubMed 摘要的分析顯示，自 ChatGPT 推出以來，AI 文本生成器已影響了至少10% 的科學摘要，在某些領域和國家，這一比例甚至更高。

來自圖賓根大學和西北大學的研究人員對2010年至2024年間的1400萬篇科學摘要進行了語言變化的研究。他們發現，ChatGPT 和類似的 AI 文本生成器導致了某些風格詞彙的大幅增加。

研究人員首先確定了2024年相比以往年份顯著更頻繁出現的詞彙。這些詞彙包括 ChatGPT 寫作風格中典型的許多動詞和形容詞，比如 “深入挖掘”、“複雜”、“展示” 和 “突出” 等。

根據這些標誌詞，研究人員估計在2024年，AI 文本生成器影響了至少10% 的所有 PubMed 摘要。在某些情況下，這一影響甚至超過了 “Covid”、“流行病” 或 “埃博拉” 等詞彙在其所處時期的影響。

研究人員發現，在中國和韓國等國家的 PubMed 子組中，大約有15% 的摘要是使用 ChatGPT 生成的，而在英國僅爲3%。然而，這並不一定意味着英國作者使用 ChatGPT 較少。

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事實上，根據研究人員的說法，實際上使用 AI 文本生成器的可能要高得多。許多研究人員會編輯 AI 生成的文本，以刪除典型的標誌詞。母語使用者在這方面可能具有優勢，因爲他們更有可能注意到這類短語。這使得確定受 AI 影響的摘要的真實比例變得困難。

在可測量的範圍內，AI 的使用在期刊中特別高，比如在 Frontiers 和 MDPI 期刊中約爲17%，在 IT 期刊中更是達到了20%。在 IT 期刊中，中國作者的比例最高，達到了35%。

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對於科學作者來說，AI 可能有助於使文章更具可讀性。研究作者 Dmitry Kobak 表示，專門用於摘要的生成 AI 並不一定是問題所在。

然而，AI 文本生成器也可能捏造事實，強化偏見，甚至進行抄襲，它們還可能降低科學文本的多樣性和獨創性。

似乎有些諷刺的是，Meta 公司在 ChatGPT 發佈不久之前發佈的科學開源語言模型 “Galactica” 遭到了科學界部分人士的嚴厲批評，迫使 Meta 將其下線。這顯然並未阻止生成 AI 進入科學寫作，但這可能阻止了一個專門針對這一任務進行優化的系統的推出。

劃重點:

😮  通過對 PubMed 摘要的分析，發現自 ChatGPT 推出以來，至少10% 的科學摘要受到了 AI 文本生成器的影響。

😯  在中國和韓國等國家的 PubMed 子組中，約15% 的摘要是使用 ChatGPT 生成的，而在英國僅爲3%。

😲  AI 文本生成器可能會捏造事實、強化偏見，甚至進行抄襲，因此研究人呼籲重新評估在科學中使用 AI 文本生成器的指導方針。