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　　了包含160名男性和140名女性患者的数据集，并做出了一组支撑DALK比PK效果更好的数据。由GPT-4生成的假数据集长这样，表格1是关于分类变量的数据，包括患者性别、手术类型、免疫排斥等情况:表2是关于连续变量，包括术前术后的视力矫正情况等:论文作者之一GiuseppeGiannaccare博士表示，如果非常快速地查看这个数据集，很难识别出它其实“不是人做的”。专家审查才能发现为了验证GPT-4做出来的数据是否真的令人信服，Nature特意请来了英国曼彻斯特大学生物统计学家杰克·威尔金森（JackWilkinson）和同事ZewenLu，来检查数据可信度。检查结果表明，许多捏造出的患者在性别、名字匹配度上就有问题（例如Mary的性别一栏是男性一样）。然后，一些数据之间的相关性也不高，包括术前和术后视力测量与眼部成像检查（eye-imagingtest）之间的数据相关性等。最后，患者的年龄也设置得不同寻常。在检查之后，用GPT-4生成假数据集的研究人员也承认，大模型在生成数据集上还存在有缺陷的地方。但杰克·威尔金森（JackWilkinson）依旧对结果表示了担忧:一旦知道自己“哪里露馅了”，AI很容易就能纠正它，并生成更加具有说服力的结果。有网友认为，这篇文章最大的意义并不在于证明“GPT-4有幻觉”;更重要的是，它证明了GPT-4生成看似合理的数据集“非常容易”，也算是一种对期刊的警告（记得严格审稿!）。不过，也有网友感觉研究意义不大，因为即使没有ChatGPT这样的工具，真想造假的学者也能很容易伪造出一套数据。OneMoreThing此外，这两天一段关于ChatGPT的视频在抖音上也是火得不行。视频中，终于毕业的歪果仁小哥直呼“感谢ChatGPT帮助我完成所有作业和考试”（手动狗头）那么，对于ChatGPT在学术研究上可能带来的问题，你怎么看?参考链接:[1]—完—AI正版系统源码推荐：小狐狸GPT-AI付费创作系统+对接国内各大接口：股票如何破解产品端“有效供给不足”的困局，构建精准适配中国式养老场景的创新型产品体系，已成为行业亟待突破的战略性课题美股会议指出，清明节前后是防范森林草原火灾的重点时段，是检验专项整治成效的一场大考，容不得丝毫松劲懈怠和麻痹大意。