Learning to fake it: limited responses and fabricated references provided by ChatGPT for medical questions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background ChatGPT have gained public notoriety and recently supported manuscript preparation. Our objective was to evaluate the quality of the answers and the references provided by ChatGPT for medical questions. Methods Three researchers asked ChatGPT a total of 20 medical questions and prompted it to provide the corresponding references. The responses were evaluated for quality of content by medical experts using a verbal numeric scale going from 0 to 100%. These experts were the corresponding author of the 20 articles from where the medical questions were derived. We planned to evaluate three references per response for their pertinence, but this was amended based on preliminary results showing that most references provided by ChatGPT were fabricated. Results ChatGPT provided responses varying between 53 and 244 words long and reported two to seven references per answer. Seventeen of the 20 invited raters provided feedback. The raters reported limited quality of the responses with a median score of 60% (1 st and 3 rd quartile: 50% and 85%). Additionally, they identified major (n=5) and minor (n=7) factual errors among the 17 evaluated responses. Of the 59 references evaluated, 41 (69%) were fabricated, though they appeared real. Most fabricated citations used names of authors with previous relevant publications, a title that seemed pertinent and a credible journal format. Interpretation When asked multiple medical questions, ChatGPT provided answers of limited quality for scientific publication. More importantly, ChatGPT provided deceptively real references. Users of ChatGPT should pay particular attention to the references provided before integration into medical manuscripts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,089 | 0,491 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».