Use of Artificial Intelligence in Scientific Writing. The Danger of Trying Too Hard to Please
Notice bibliographique
Résumé
The author describes his experience using several artificial intelligence programs to assist in the process of editing or preparing manuscripts for publication. While the programs were very useful to increase clarity and optimize the English of previously written text, problems arose when asked to review the literature to describe or expand on concepts, and then to cite references to support those statements. Citations were sometimes fabricated. The artificial intelligence program would even provide PubMed identification (PMID) numbers for references cited, which sometimes pointed to completely different publications. In references that were correctly cited, a request to extract data from their abstracts yielded data that were completely fabricated or incorrect. The newer versions of these artificial intelligence programs appear to be enormously helpful in helping with the process of scientific writing, but one needs to assiduously verify every statement made with regard to their interpretation of the medical literature and double-check any citations by retrieving and reading those references. Because statements made by these agents are proffered with great confidence and using excellent writing skills, the resulting errors can be difficult to anticipate. The motivations behind such errors are unknown, but appear to be related to a desire of AI to please the user at any cost. Programmers who create these tools somehow managed to allow such errors, and this issue must be addressed in future versions of AI. Also, it would help greatly if AI had access to the full text of medical scientific articles, which might be achieved by contractual agreements with the main medical publishers.
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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 | 0,078 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,028 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».