GPT-4成学术造假“神器” 伪造数据又快又合理

GPT-4成学术造假“神器”伪造数据又快又合理这个新闻的来源是一篇发表在JAMAOphthalmology上的论文。论文使用GPT-4为一项医学学术研究生成了一个假数据集，发现它不仅能创造出看似合理的数据，甚至还能用来准确支撑错误的论文观点。对此，有网友表示十分理解：大模型最重要的能力就是生成“看似合理的文本”，因此它非常适合干这活儿。还有网友感慨：技术“有良心”的程度，也就和用它的研究人员一样了。所以，GPT-4创造的假数据究竟长啥样？GPT-4学术造假有一手先来看看GPT-4是怎么生成假数据的。具体来说，研究人员采用了GPT-4的高级数据分析（ADA，原代码解释器）功能，来生成一个假数据集。这个过程中，研究人员给GPT-4提供了一些专业知识和统计学要求，让它生成的数据看起来更加“合理”。第一步，给GPT-4输入一系列数据要求。研究人员先给GPT-4提供了一系列详细的提示词，要求它创建一个关于圆锥角膜（keratoconus）眼部疾病患者的数据集。圆锥角膜是一种疾病，会导致角膜变薄，导致注意力受损和视力不佳。目前治疗圆锥角膜疾病的方式主要有两种，一种是穿透性角膜移植（PK），另一种是深板层移植（DALK）。在没有任何实质性证据的情况下，研究人员让GPT-4捏造一组数据，支撑DALK比PK效果更好的观点。随后，再设定了一系列统计标准，如要求GPT-4生成的术前和术后数据产生统计学上的显著差异。第二步，就是生成数据了。这个过程中可能会由于GPT-4字数限制，导致答案生成暂停，通过“继续”提示就能恢复生成过程。最终，GPT-4成功生成了包含160名男性和140名女性患者的数据集，并做出了一组支撑DALK比PK效果更好的数据。由GPT-4生成的假数据集长这样，表格1是关于分类变量的数据，包括患者性别、手术类型、免疫排斥等情况：表2是关于连续变量，包括术前术后的视力矫正情况等：论文作者之一GiuseppeGiannaccare博士表示，如果非常快速地查看这个数据集，很难识别出它其实“不是人做的”。专家审查才能发现为了验证GPT-4做出来的数据是否真的令人信服，Nature特意请来了英国曼彻斯特大学生物统计学家杰克·威尔金森（JackWilkinson）和同事ZewenLu，来检查数据可信度。检查结果表明，许多捏造出的患者在性别、名字匹配度上就有问题（例如Mary的性别一栏是男性一样）。然后，一些数据之间的相关性也不高，包括术前和术后视力测量与眼部成像检查（eye-imagingtest）之间的数据相关性等。最后，患者的年龄也设置得不同寻常。在检查之后，用GPT-4生成假数据集的研究人员也承认，大模型在生成数据集上还存在有缺陷的地方。但杰克·威尔金森（JackWilkinson）依旧对结果表示了担忧：一旦知道自己“哪里露馅了”，AI很容易就能纠正它，并生成更加具有说服力的结果。有网友认为，这篇文章最大的意义并不在于证明“GPT-4有幻觉”；更重要的是，它证明了GPT-4生成看似合理的数据集“非常容易”，也算是一种对期刊的警告（记得严格审稿！）。不过，也有网友感觉研究意义不大，因为即使没有ChatGPT这样的工具，真想造假的学者也能很容易伪造出一套数据。OneMoreThing此外，这两天一段关于ChatGPT的视频在抖音上也是火得不行。视频中，终于毕业的歪果仁小哥直呼“感谢ChatGPT帮助我完成所有作业和考试”（手动狗头）...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1399275.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1399275.htm