将人工智能的新工具与我们全球卫生学生的真实智能进行比较
Shilpa R Thandla1, Grace Q Armstrong1, Adil Menon2
1Master of Public Health Program, Department of Population and Quantitative Health Sciences, Case Western Reserve University School of Medicine, Cleveland, OH, USA.
生成型人工智能 (GenAI) 显示了研究生研究的局限性,学生将人工智能生成的论文评为劣等. 一个重要的部分的ChatGPT-4o.
科学领域:
- 全球健康 全球健康
- 人工智能的人工智能
- 信息素养 信息素养 信息素养
背景情况:
- 人工智能 (AI) 改变了数据解释,影响了学生的研究和评估.
- 评估生成人工智能 (GenAI) 的优势和局限性对于全球健康研究至关重要.
- 这项研究评估了GenAI的信息素养与研究生研究论文期望相比.
研究的目的:
- 将研究生原始研究论文与使用ChatGPT-4o生成的AI版本进行比较.
- 评估学生的满意度和评估人工智能产生的内容质量.
- 确定GenAI在满足全球卫生学术信息素养标准方面的有效性.
主要方法:
- 研究生将他们的原始全球健康研究论文与ChatGPT-4o生成的论文进行了比较.
- 一项调查评估了人工智能生成的论文部分 (介绍,观点,结论) 和整体满意度.
- 分析包括叙事元素,参考真实性和与论文主题的相关性.
主要成果:
- 学生们将人工智能产生的论文评为劣等或与他们自己的论文相似 (平均满意度为2.39/5).
- 聊天GPT-4o生成了54%的真实引用和46%的不存在的引用.
- 只有14.4%的总引用与论文的叙事相关.
结论:
- 基因AI提供了速度和主题建议的好处,但在呈现当前事实和总结复杂的全球健康主题方面存在局限性.
- 聊天GPT-4o通过捏造不存在的引用,失败了关键信息素养标准.
- 误导可信来源是GenAI在学术和公共卫生环境中的一个重大问题.
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