Learning to Fake It: Limited Responses and Fabricated References Provided by ChatGPT for Medical Questions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the quality of the answers and the references provided by ChatGPT for medical questions. Patients and Methods: Three researchers asked ChatGPT 20 medical questions and prompted it to provide the corresponding references. The responses were evaluated for the quality of content by medical experts using a verbal numeric scale going from 0% to 100%. These experts were the corresponding authors of the 20 articles from where the medical questions were derived. We planned to evaluate 3 references per response for their pertinence, but this was amended on the basis of preliminary results showing that most references provided by ChatGPT were fabricated. This experimental observational study was conducted in February 2023. Results: ChatGPT provided responses varying between 53 and 244 words long and reported 2 to 7 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% (first and third quartiles: 50% and 85%, respectively). In addition, 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, although they appeared real. Most fabricated citations used names of authors with previous relevant publications, a title that seemed pertinent and a credible journal format. Conclusion: 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».