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近年来，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT在文本生成和修订方面展现出了接近人类水平的性能，并已被广泛应用于学术写作等多个领域。然而，这些模型存在明显的局限性：它们可能产生不准确的信息，加强现有偏见，并容易被滥用。尽管如此，许多科学家已经开始使用它们来辅助学术写作。

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研究背景与目的

Dmitry Kobak，一位来自图宾根大学的研究者，针对ChatGPT在学术写作中的使用情况进行了深入研究。他们分析了2010年至2024年间的1400万篇PubMed摘要，以寻找由ChatGPT引起的特定词汇使用频率的突然增加。

研究方法与发现

Kobak和他的团队没有依赖于任何关于学术界LLM使用的假设，而是采用了一种无偏的、大规模的方法，基于“词汇使用过量”来追踪LLM在学术文本中的使用情况。他们发现，在ChatGPT发布后，某些风格词的使用频率突然增加，例如“delves”的使用频率增加了25倍，“showcasing”和“underscores”增加了9倍。相比之下，更常见的词汇如“potential”、“crucial”和“findings”的使用频率也有所上升。

研究结果的影响

研究结果显示，至少10%的2024年摘要通过LLM进行了处理。这一比例在不同的学科、国家和期刊之间存在差异，某些PubMed子库中的比例高达30%。这种由LLM引起的学术写作变化在质量和数量上都是前所未有的，甚至超过了像Covid大流行这样的重大世界事件对科学文献的影响。

地域与期刊差异

Kobak还指出，在中国和韩国，ChatGPT使用的最低估计值约为15%，而在英国仅为3%。在Frontiers和MDPI期刊中，大约17%的摘要可能使用了ChatGPT，而在计算领域的期刊中，这一比例约为20%。特别地，在中国计算领域期刊上发表的论文中，约35%的摘要可能使用了ChatGPT。

研究的局限性与未来展望

这项研究提供了一种新的视角来评估LLM在学术写作中的影响，并指出了现有研究方法的局限性。Kobak强调，这些估计只是最低界限，实际使用比例可能更高。此外，他还提到，在某些情况下，如审稿、电子邮件和学生报告中，明显可以看出文本是由ChatGPT编写的，这引起了他的担忧。

获取更多信息

对于想要深入了解这项研究的读者，可以通过以下链接获取代码和论文的详细信息：

• 代码: https://github.com/berenslab/chatgpt-excess-words

• 论文: https://arxiv.org/abs/2406.07016

这项研究由Dmitry Kobak、Rita Gonz´alez-M´arquez、Em˝oke-´Agnes Horv´at和Jan Lause共同完成。感谢他们的合作与贡献，让我们对学术写作中的LLM使用有了更深入的了解。

相关链接

[1] 原文链接: https://twitter.com/hippopedoid/status/180449607310630536

本文链接：https://shikelang.cc/post/1290.html

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