Guiding principles and proposed classification system for the responsible adoption of artificial intelligence in scientific writing in medicine
Notice bibliographique
Résumé
The integration of large language models (LLMs) and artificial intelligence (AI) into scientific writing, especially in medical literature, presents both unprecedented opportunities and inherent challenges. This manuscript evaluates the transformative potential of LLMs for the synthesis of information, linguistic enhancements, and global knowledge dissemination. At the same time, it raises concerns about unintentional plagiarism, the risk of misinformation, data biases, and an over-reliance on AI. To address these, we propose governing principles for AI adoption that ensure integrity, transparency, validity, and accountability. Additionally, guidelines for reporting AI involvement in manuscript development are delineated, and a classification system to specify the level of AI assistance is introduced. This approach uniquely addresses the challenges of AI in scientific writing, emphasizing transparency in authorship, qualification of AI involvement, and ethical considerations. Concerns regarding access equity, potential biases in AI-generated content, authorship dynamics, and accountability are also explored, emphasizing the human author's continued responsibility. Recommendations are made for fostering collaboration between AI developers, researchers, and journal editors and for emphasizing the importance of AI's responsible use in academic writing. Regular evaluations of AI's impact on the quality and biases of medical manuscripts are also advocated. As we navigate the expanding realm of AI in scientific discourse, it is crucial to maintain the human element of creativity, ethics, and oversight, ensuring that the integrity of scientific literature remains uncompromised.
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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 | 0,119 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,027 |
| Communication savante | 0,021 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».