Reference Hallucination Score for Medical Artificial Intelligence Chatbots: Development and Usability Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) chatbots have recently gained use in medical practice by health care practitioners. Interestingly, the output of these AI chatbots was found to have varying degrees of hallucination in content and references. Such hallucinations generate doubts about their output and their implementation. OBJECTIVE: The aim of our study was to propose a reference hallucination score (RHS) to evaluate the authenticity of AI chatbots' citations. METHODS: Six AI chatbots were challenged with the same 10 medical prompts, requesting 10 references per prompt. The RHS is composed of 6 bibliographic items and the reference's relevance to prompts' keywords. RHS was calculated for each reference, prompt, and type of prompt (basic vs complex). The average RHS was calculated for each AI chatbot and compared across the different types of prompts and AI chatbots. RESULTS: Bard failed to generate any references. ChatGPT 3.5 and Bing generated the highest RHS (score=11), while Elicit and SciSpace generated the lowest RHS (score=1), and Perplexity generated a middle RHS (score=7). The highest degree of hallucination was observed for reference relevancy to the prompt keywords (308/500, 61.6%), while the lowest was for reference titles (169/500, 33.8%). ChatGPT and Bing had comparable RHS (β coefficient=-0.069; P=.32), while Perplexity had significantly lower RHS than ChatGPT (β coefficient=-0.345; P<.001). AI chatbots generally had significantly higher RHS when prompted with scenarios or complex format prompts (β coefficient=0.486; P<.001). CONCLUSIONS: The variation in RHS underscores the necessity for a robust reference evaluation tool to improve the authenticity of AI chatbots. Further, the variations highlight the importance of verifying their output and citations. Elicit and SciSpace had negligible hallucination, while ChatGPT and Bing had critical hallucination levels. The proposed AI chatbots' RHS could contribute to ongoing efforts to enhance AI's general reliability in medical research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle