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面對ChatGPT，Nature終于坐不住了。

本周，這家權(quán)威學術(shù)出版機構(gòu)下場，針對ChatGPT代寫學研文章、被列為作者等一系列問題，給了定性。

具體來說，Nature列出兩項原則：

（1）任何大型語言模型工具（比如ChatGPT）都不能成為論文作者；
（2）如在論文創(chuàng)作中用過相關(guān)工具，作者應(yīng)在“方法”或“致謝”或適當?shù)牟糠?strong>明確說明。

現(xiàn)在，上述要求已經(jīng)添進作者投稿指南中。

近段時間，ChatGPT染指學研圈情況越來越多。

去年12月一篇雷帕霉素抗衰老應(yīng)用的論文中，ChatGPT就曾被列為一作，引發(fā)業(yè)內(nèi)爭議。該篇之外，還有不少研究將ChatGPT列為作者。

Nature也已注意到此類狀況，他們于12月進行了一項調(diào)研顯示，293名受訪的教授老師中，20%已經(jīng)發(fā)覺或目睹學生在用ChatGPT完成作業(yè)或論文，更多人對此表示擔憂。

此次，Nature所發(fā)表的聲明，正是希望對種種爭議給予定性。

多篇論文已將ChatGPT列為作者

ChatGPT由OpenAI在去年11月末推出，因其表現(xiàn)大幅超越此前大型語言模型（LLM），迅速成為歲末年初第一號“竄天猴”。

在新媒體、影視、軟件開發(fā)、游戲互動等領(lǐng)域中，ChatGPT被迅速加以利用，輔助生產(chǎn)提升效能。

學研圈也不例外。

據(jù)Nature統(tǒng)計，使用ChatGPT并將其列為作者的論文最少有4篇。

其中一篇預印本在2022年12月發(fā)表于醫(yī)學預印本資料庫medRxiv上。該論文研究了ChatGPT在美國醫(yī)學執(zhí)照考試中的表現(xiàn)。盡管研究關(guān)于ChatGPT，但作者欄中也列上了ChatGPT。

另一篇論文發(fā)表在《護士教育實踐》雜志上，關(guān)于開放人工智能平臺在護理教育中的利弊，同樣，ChatGPT被列入作者欄：

第三篇論文來自AI藥物研發(fā)公司Insilico Medicine，內(nèi)容關(guān)于一種新藥雷帕霉素，發(fā)表于《Oncoscience》。同樣，ChatGPT被列為作者。

第四篇稍顯“古早”，發(fā)表于2022年6月，探討主題就是——AI生成論文的能力如何。被列入作者一欄的AI也并非ChatGPT，而是更早發(fā)布的GPT-3。

盡管上述研究內(nèi)容多少都與生成語言模型有關(guān)，但對于嚴肅的科研活動來說，使用“研究對象”寫論文，并將其列入作者欄，不可避免引發(fā)了爭議和質(zhì)疑。

且即便不將AI列為作者，學研圈使用ChatGPT的情況也越來越普遍。

前文提及AI藥物研發(fā)公司Insilico Medicine的CEO，Alex Zhavoronkov，他透露道，其所在的機構(gòu)已發(fā)表了80多篇由AI工具生成的論文。

英國教授Mike Sharples一直關(guān)注生成AI對學術(shù)研究的影響。不久前，他在推特上親手演示了如何用大型語言模型10分鐘生成一篇學術(shù)論文，一步步描述自己如何用AI根據(jù)標題生成摘要，也引發(fā)不小討論。

學生使用ChatGPT幫助撰寫論文、生成代碼、完成作業(yè)更為普遍，目前，美國已有部分地區(qū)教育機構(gòu)禁止使用該工具。

就在上周，北密歇根大學一位學生依靠ChatGPT寫出全班最高分論文。

有意思的是，該學生之所以被抓住，是因為所提交文章邏輯過于連貫，結(jié)構(gòu)過于合理，以至于導師專門去質(zhì)問了一下才得知真相。

△ 北密歇根大學

需要明確的是，上述抓包只是偶然，更多時候，生成內(nèi)容已讓科學家們真假難辨。

Nature此前一篇文章指出，ChatGPT發(fā)布后，伊利諾伊州西北大學一個研究小組就在探究，使用該AI工具生成醫(yī)學論文摘要，科學家是否能識別。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AI生成摘要均通過了抄襲檢測器，在人工審核中，32%的AI生成摘要被認為是真實人類完成的。

已在開發(fā)辨別工具

此番Nature下場，表明了他們對ChatGPT引發(fā)問題的重視。

在最新內(nèi)容中，Nature表示，學研圈都在擔心，學生及研究者們可能會以大型語言模型生成的內(nèi)容當作本人撰寫的文本，除卻冒用風險外，上述過程還會產(chǎn)生不可靠的研究結(jié)論。

尤其針對ChatGPT，Nature團隊及很多出版商、平臺均認為，該工具無法對科學論文的完整性及內(nèi)容本身負責。

一個側(cè)面佐證是科技媒體CNET這兩天曝出，該平臺AI編寫的77篇內(nèi)容中，41篇有錯誤，目前，平臺已予以更正，并表示將暫停此種方式生產(chǎn)內(nèi)容。

正是基于對上述情況的擔憂，Nature出臺了相關(guān)規(guī)定。

至于如何分辨AI生成內(nèi)容？

Nature表示，目前ChatGPT原始輸出可以通過仔細檢查而被發(fā)現(xiàn)，尤其涉及具體科學工作時，內(nèi)容可能包含最簡單的錯誤及泛泛乏味的措辭。此外，Nature也表示，他們還在開發(fā)相關(guān)識別技術(shù)。

值得一提的是，相關(guān)識別工具也有人開發(fā)出來了。

比如OpenAI自己推出的GPT-2 Output Detector，輸入50個以上字符（tokens）就能較準確地識別AI生成的文本。

再比如普林斯頓大學生Edward Tian，也做出過相關(guān)工具GPTZero。

不過，并非所有大學教授和老師對AI生成工具持否定態(tài)度。

比如賓大沃頓商學院一位教授Ethan Mollick，反其道而要求學生使用ChatGPT完成課堂作業(yè)，并認為這是在擁抱新興技術(shù)工具。

論文發(fā)表平臺medRxiv一位工作者也表示，ChatGPT也不算新麻煩。

他認為，此前，研究者都嘗試偷偷加入寵物、虛構(gòu)人物名字。因此，他們認為，問題核心是——需要繼續(xù)加強檢查。

最后問問，你在科研工作中用了ChatGPT么？