首先来的是学生，他们希望在家庭作业和论文方面得到帮助。现在，ChatGPT正在吸引科学家，他们面临着在知名科学期刊上发表论文的压力。

　　人工智能已经在颠覆古老的科学出版世界。印第安纳大学医学院(Indiana University School of Medicine)整形外科副主任梅丽莎·卡塞纳(Melissa Kacena)现在知道，在审查提交到期刊上发表的文章时，要注意那些可能是人工智能程序写的文章。她说:“我现在有一个经验法则，如果我随机拿出论文中引用的10个参考文献，如果不止一个不准确，那么我就会拒绝这篇论文。”

　　尽管存在陷阱，但也有希望。例如，撰写评论文章是一项非常适合人工智能的任务:它涉及筛选关于某个主题的现有研究，分析结果，得出关于该主题的科学现状的结论，并提供一些新的见解。ChatGPT可以很好地完成所有这些事情。

　　Kacena决定看看谁更擅长写评论文章:人还是ChatGPT。她的研究发表在《当代骨质疏松症报告》上，她将9名学生和人工智能程序分成三组，并要求每组就不同的主题写一篇评论文章。在一组中，她要求学生就这些主题写评论文章;另一方面，她指示ChatGPT撰写相同主题的文章;对于最后一组，她给每个学生一个自己的ChatGPT账号，并告诉他们与人工智能程序一起写文章。这让她可以比较人类、人工智能以及人类和人工智能结合撰写的文章。她要求教师同事和学生对每篇文章进行事实核查，并比较三种类型的文章的准确性、易读性和使用适当的语言。

　　结果令人大开眼界。ChatGPT写的文章容易阅读，甚至比学生写的更好。但多达70%的引用文献是不准确的:它们要么是不连贯地合并自几个不同的研究，要么是完全虚构的。人工智能版本也更有可能被剽窃。

　　卡塞纳说:“说实话，ChatGPT的一些虚假陈述相当有说服力。它使用了正确的语法，并将它们与段落中的正确语句结合在一起，所以有时没有警告信号。只是因为教师们对数据有很好的理解，或者因为学生们核查了所有的事实，他们才被发现。”

　　人工智能生成的文章也有一些优势。该算法在处理所有所需数据时速度更快，效率更高，而且总的来说，ChatGPT使用的语法比学生更好。但它并不总是能读懂房间:人工智能倾向于使用更华丽的语言，而这些语言并不总是适合科学期刊(除非学生们告诉ChatGPT从研究生水平的理科生的角度来写)。

　　这反映了人工智能使用的一个真相:它只会和它接收到的信息一样好。虽然ChatGPT还没有完全准备好撰写科学期刊文章，但通过适当的编程和培训，它可以改进并成为研究人员的有用工具。卡塞纳说:“现在它本身还不是很好，但它可以发挥作用。”例如，如果查询，该算法擅长推荐以图形和图形描述的方式总结数据。她说:“它在这些问题上给出的建议非常准确，而这正是我应该做的。”

　　学生对ChatGPT的工作提供的反馈越多，它学得就越好——这代表了它最大的希望。在这项研究中，一些学生发现，当他们和ChatGPT一起写文章时，如果他们告诉它什么是正确的，什么是不太有用的，程序就会继续改进，并提供更好的结果。这意味着解决诸如可疑的参考文献和抄袭等问题可能会得到解决。例如，ChatGPT可以被编程为不合并参考文献，并将每篇科学期刊文章视为单独的参考文献，并限制复制连续的单词以避免剽窃。

　　Kacena认为，通过更多的输入和一些修复，人工智能可以帮助研究人员顺利完成写作过程，甚至获得科学见解。她说:“我认为ChatGPT会继续存在下去，弄清楚如何让它变得更好，以及如何以道德、认真和科学的方式使用它，这将是非常重要的。”