适应人工智能对科学写作的影响：在制定政策和规定时平衡利益与缺点
摘要：大型语言模型（LLMs）和人工智能（AI）在研究和教育中的优点和缺点以及提出迫切需要制定国际宣言以引导其负责任使用。LLMs和AI展示了卓越的自然语言处理、数据分析和决策能力，提供潜在的好处，如提高效率和变革性解决方案。然而，也存在关于道德考虑、偏见、伪造出版物和恶意使用的担忧。本文的目标是批判性地评估LLMs和AI在研究和教育中的实用性，呼吁各方之间展开讨论，并讨论对国际宣言的需要。我们确定了数据处理、任务自动化和个性化体验等优点，以及偏见强化、解释困难、不准确的报告和抄袭等缺点。学术界、工业界、政府和民间社会的利益相关者必须进行开放的讨论，以解决道德、法律和社会影响问题。所提出的国际声明应强调透明度、问责制、持续研究和风险缓解。监测、评估、用户教育和意识是至关重要的组成部分。通过促进讨论和建立准则，我们可以确保LLMs和AI的负责任和道德发展和使用，最大程度地提高收益，同时最小化风险。
作者：Ahmed S. BaHammam, Khaled Trabelsi, Seithikurippu R. Pandi-Perumal, Hiatham Jahrami
论文ID：2306.06699
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2023-06-13