Сигурно случайно вече сте се натъквали на завладяващо онлайн съдържание, създадено изцяло или частично от някоя версия на Large Language Model (LLM). Тъй като тези ресурси с изкуствен интелект, като ChatGPT и Google Gemini, стават все по-добри в генерирането на текст с качество, близко до човешкото, става все по-трудно да се прави разлика между текст, написан изцяло от човек, и съдържание, което е било модифицирано или изцяло генерирано от LLM.
Този напредък поражда опасения в академичната общност, че генерирано от изкуствен интелект съдържание тихомълком се промъква в рецензирани публикации.
За да хвърлят светлина върху това колко широко разпространено е съдържанието, свързано с LLM, в академичното писане, екип от американски и немски изследователи анализират повече от 15 милиона биомедицински резюмета в PubMed, за да определят дали LLM са оказали осезаемо влияние върху специфичните избори на думи в статиите в списания.
Тяхното проучване разкрива, че от появата на LLM се наблюдава съответно увеличение на честотата на определени стилистични думи в академичната литература. Тези данни показват, че поне 13,5% от публикациите през 2024 г. са написани с известна степен на LLM обработка. Резултатите са публикувани в списанието с отворен достъп Science Advances.
От пускането на ChatGPT преди по-малко от три години, разпространението на съдържание, свързано с изкуствен интелект и LLM, в мрежата се е увеличило драстично, което поражда опасения относно точността и целостта на някои изследвания.
Миналите усилия за количествено определяне на нарастването на LLM в академичното писане обаче бяха ограничени от зависимостта им от набори от текстове, генерирани от хора и от LLM. Тази настройка, отбелязват авторите, "…може да въведе пристрастия, тъй като изисква предположения за това кои модели използват учените за своето писане, подпомогнато от LLM, и как точно ги подтикват."
В опит да избегнат тези ограничения, авторите на последното проучване вместо това са изследвали промените в прекомерната употреба на определени думи преди и след публичното пускане на ChatGPT, за да открият евентуални явни тенденции.
Изследователите са моделирали разследването си въз основа на предишни изследвания в областта на общественото здравеопазване за COVID-19, които са успели да направят извод за влиянието на COVID-19 върху смъртността, като са сравнили допълнителните смъртни случаи преди и след пандемията.
Чрез прилагане на същия подход "преди и след", новото проучване анализира моделите на прекомерна употреба на думи преди появата на LLM и след това. Изследователите установяват, че след пускането на LLM е имало значителна промяна от честа употреба на "съдържателни думи" към прекомерна употреба на "стилистични и цветисти" избори на думи, като например "демонстриране" (showcasing), "ключов" (pivotal) и "борба" (grappling).
Чрез ръчно присвояване на части на речта на всяка излишна дума, авторите установяват, че преди 2024 г. 79,2% от излишните избори на думи са били съществителни. През 2024 г. е имало ясно забележима промяна. 66% от излишните избори на думи са били глаголи, а 14% са били прилагателни.
Екипът също така идентифицира забележителни разлики в използването на LLM между изследователските области, държавите и местата на провеждане.
Справка: Dmitry Kobak et al, Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary, Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adt3813
Източник: Massive study detects AI fingerprints in millions of scientific papers, Charles Blue, Phys.org
Коментари
Моля, регистрирайте се от TУК!
Ако вече имате регистрация, натиснете ТУК!
Няма коментари към тази новина !
Последни коментари
Прост Човек
Последната теорема на Стивън Хокинг преобръща времето и причинността
Прост Човек
Разрязването на фотон на две създава безкраен рояк от частици
zlatkov
Учени сканират 74 милиона радиосигнала от междузвезден обект за признаци на извънземни технологии
Джендо Джедев
За срещата на Земята с Халеевата комета през 1910 г. някои са пили "противокометни хапчета"