人工智能生成的《英国医学杂志》(BMJ)研究标题很有趣，但也能激发灵感

圣诞特刊英国医学杂志传统上是轻松愉快的内容与严格的同行评审研究相结合的混合体，其中包括许多关于圣诞节的文章英国医学杂志最令人难忘的研究。例如，一篇题为“达尔文奖:白痴行为的性别差异”的文章发表在2014年圣诞节BMJ，在短短12个月内获得了超过70万的页面点击量。

在今年的这一期中，一项研究回顾了人工智能生成的潜在圣诞节标题的质量BMJ文章，发现它们和真实的标题一样有吸引力和娱乐性，尽管人工智能的表现在人工干预下得到了增强。这项研究名为“机器里的幽灵或有打字机的猴子——为圣诞节研究文章生成标题。英国医学杂志“使用人工智能:观察性研究”，表明人工智能可能在产生有价值的假设或未来研究方向方面发挥作用。

研究人员使用的标题英国医学杂志使用OpenAI的GPT-3，将过去10年阅读量最高的13篇圣诞研究文章作为提示类似标题的训练集。GPT-3使用1750亿条文本(包括整个维基百科)进行训练，能够生成大段可读文本。由GPT-3生成的标题首先由两位作者分别从科学价值、娱乐价值和可信度方面进行评分。

接下来，他们将人工智能生成的10个最高和10个最低的标题与10篇真实的圣诞研究文章结合起来，由来自非洲、澳大利亚和欧洲的25名医生随机抽样评级。他们根据四个陈述对每篇论文进行评级:这是一个真实的BMJ纸;我想读一下;这篇文章读起来会很有趣/有趣;这将是科学/教育有用的。他们还被要求选出最可信的标题和最有趣的标题。

也许并不令人意外的是，人工智能生成的游戏被认为不如真实游戏可信(48%对73%)，尽管它们也被认为至少和真实游戏一样有趣和有吸引力。

最可信的人工智能标题是“棒棒糖治疗喉咙痛的临床疗效”和“免费美食家咖啡对急诊等待时间的影响:一项观察性研究”。最有趣的标题是“用强力胶把你的乳头粘在一起，看看它是否能帮助你停止工作时勃起功能障碍的痛苦”。作者指出，这个标题说明了人工智能的局限性;无法欣赏一项研究的背景，无法理解它产生的内容是否可能令人不快。

作者写道:“尽管人类可能会看到一项关于临床医生睡眠剥夺对重症监护病房死亡率的研究在现实世界中的应用，但人工智能——通过它的输入——认为这与理解在乳头上应用强力胶以分散工作中勃起功能障碍的影响一样有用，它也无法理解这些标题是否具有冒犯性。”

总体而言，人工智能生成的游戏被认为比真正的游戏具有更少的科学或教育价值(39%对58%)。然而，当人类帮助策划人工智能输出时，这种差异就会缩小，变得不那么显著(49%对58%)。

这一结论证实了之前的研究，即当机器学习与人类监督合作时，会产生最好的结果。作者承认，人工干预的重要性是“一项反映人工智能在临床医学中的潜在应用的发现;作为决策支持，而不是完全取代临床医生。”

任何人都可以通过游戏来发现真实游戏和人工智能游戏之间的区别关于英国医学杂志网站．