當(dāng)我們向 ChatGPT 提問：“在它回答問題時生成的文本中，是否應(yīng)將它列為作者？”，以下是它的回應(yīng)：

您好！作為一個 AI 語言模型，我沒有傳統(tǒng)意義上的個人身份和意識，也不會自行創(chuàng)建內(nèi)容。我是由 OpenAI 這個研究機構(gòu)創(chuàng)建的，并接受了來自互聯(lián)網(wǎng)的大量文本的訓(xùn)練，以生成類似人類的語言來響應(yīng)用戶提示。

然而，我生成的內(nèi)容仍然受版權(quán)法的約束，內(nèi)容的所有權(quán)取決于具體的上下文和用途。一般來說，如果有人在創(chuàng)意作品中使用我的回答，他們很可能會被認為是該作品的作者，但我生成的原始內(nèi)容仍將受版權(quán)法約束并歸 OpenAI 所有。

說得好，ChatGPT！

人工智能聊天機器人，例如 ChatGPT 或 AI 寫手，在The Journal of Cardiovascular Aging?(JCA)的科學(xué)出版物中不能被列為作者，也不應(yīng)列為作者。做出這一聲明的主要原因是我們堅信，作者傳達了自己對數(shù)據(jù)的詳細解釋，因此，文章除了簡單地根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上現(xiàn)有的文本合成句子之外，還應(yīng)具有深入的見解。

同樣需要認識到的是，使用 ChatGPT 和類似的聊天機器人生成的文本，作者（人類）不能聲稱對其擁有版權(quán)。未經(jīng)適當(dāng)授權(quán)和大篇幅修改就使用此類數(shù)據(jù)是剽竊的危險信號。選擇使用聊天機器人生成句子、段落或整個文檔的作者必須避免剽竊，并承認在他們的作品中使用了此類程序。對于原創(chuàng)性研究文章，這種政策的無關(guān)性是不言自明的，因為基于 AI 的程序（例如 ChatGPT）對此類文章的應(yīng)用目前是有限的，甚至是零。這份聲明主要涉及綜述、評論、觀點或相似類別的文章。在此類格式的文章中，聊天機器人有可能生成相關(guān)文本。然而，當(dāng)前的聊天機器人在生成深入和批判性的科學(xué)寫作方面相當(dāng)淺顯，無法生成有洞察力的文章。這些程序使用稱為語言學(xué)習(xí)模型 (LLM) 的算法，在互聯(lián)網(wǎng)上搜索大量文本生成句子以響應(yīng)查詢。然而，隨著技術(shù)的進步，我們有理由期望聊天機器人生成的文章、評論或展望文章類似于甚至超過由“真正的作者”即專業(yè)人類科學(xué)家撰寫的文章。盡管如此，寫一篇好的綜述、評論或觀點的本質(zhì)是提供個人的見解，并盡可能提供對科學(xué)主題的新見解。一個領(lǐng)域的專家通過查看更廣泛的研究數(shù)據(jù)，可以超越數(shù)據(jù)提煉出新的見解并傳達自己的信息。這對于一篇好的綜述文章來說是必不可少的。因此，缺乏洞察力的聊天機器人不能成為作者。

隨著大型語言模型的改進，它們有望在科學(xué)寫作中找到有用的用途。然而，人們必須意識到這些程序的局限性，并考慮到聊天機器人生成的文本是臨時性的，需要仔細評估其有效性和編輯的正確性。這在科學(xué)寫作中尤為重要，因為聊天機器人缺乏理解力。那些利用計算機算法識別新生事物的人，例如基于文本挖掘的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用，充分認識到這些發(fā)現(xiàn)的局限性，這些發(fā)現(xiàn)充其量是臨時的，需要通過實際實驗進行驗證。

除了科學(xué)寫作外，聊天機器人和其他LLM還有多個生物醫(yī)學(xué)和臨床應(yīng)用，例如促進臨床診斷和治療，分析大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)模式，例如針對藥物靶點、起草醫(yī)學(xué)信函、教導(dǎo)患者和培訓(xùn)者，以及編輯文稿中的錯別字和語法錯誤，這些應(yīng)用沒有在這里討論。當(dāng)然，挑戰(zhàn)之一是用于提取信息的輸入數(shù)據(jù)。由于每年會在大約 30,000 種生物醫(yī)學(xué)期刊上發(fā)表大約 200 萬篇生物醫(yī)學(xué)文章（包括質(zhì)量非常低的文章）、數(shù)據(jù)收集、解釋和報告方面的偏見等科學(xué)不端行為是普遍存在的，以 LLM 為基礎(chǔ)的程序有著相當(dāng)大的概率產(chǎn)生錯誤的輸出。這一艱巨的挑戰(zhàn)需要專業(yè)人士進行批判性和深入的數(shù)據(jù)分析，以識別可靠的數(shù)據(jù)，這不僅僅是通過文本挖掘就可以實現(xiàn)的。在臨床醫(yī)學(xué)中，初步研究表明，ChatGPT 可以對醫(yī)療問題、撰寫患者就診信或總結(jié)出院記錄等做出合理但不完全準確的回答。但是，所有 ChatGPT 生成的醫(yī)療文件都必須經(jīng)過專家審查和驗證。

隨著這些程序在技術(shù)上變得更加先進，它們有望變得更加流行并得到廣泛使用。不斷增長的需求將引領(lǐng)產(chǎn)品的商業(yè)化和基于訂閱的訪問，這已經(jīng)適用于某些聊天機器人。我們希望商業(yè)化不會限制科學(xué)家訪問這些平臺，這些平臺可以從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中合成和提取先進的信息。

JCA?的編輯們很敏銳，能夠識別缺乏細膩洞察力、未能提出新見解的文章，此類文章將不會在?JCA?上獲得足夠的優(yōu)先發(fā)表權(quán)。

本文作者

AJ Marian, M.D.??德克薩斯大學(xué)休斯頓健康科學(xué)中心 James T. Willerson 心血管研究杰出主席、分子醫(yī)學(xué)（遺傳學(xué)）和內(nèi)科學(xué)（心臟病學(xué)）教授、布朗基金會分子醫(yī)學(xué)研究所心血管遺傳研究中心主任，JCA?期刊主編。Marian 教授因其在心肌病遺傳學(xué)和臨床方面的研究成果及專業(yè)知識受到廣泛認可。他在同行評審的期刊上發(fā)表了 200 余篇文章，被引用 10,000 余次。他曾獲美國心臟病學(xué)會青年研究者獎、美國心臟協(xié)會成熟研究員獎、寶來惠康基金的研究轉(zhuǎn)化臨床-科學(xué)家獎、貝勒圣盧克醫(yī)療中心杰出科學(xué)家獎以及美國心臟協(xié)會?Circulation Research?最佳編輯獎。

關(guān)于期刊

The Journal of Cardiovascular Aging（JCA）是一本金色開放獲取、嚴格同行評議的國際學(xué)術(shù)期刊，旨在發(fā)表與衰老和心血管疾病各個方面有關(guān)的基礎(chǔ)研究、轉(zhuǎn)化研究及臨床應(yīng)用，包括臨床試驗、飲食、治療、遺傳學(xué)、表觀遺傳學(xué)、基因組學(xué)、干細胞、免疫學(xué)、炎癥、細胞周期調(diào)節(jié)、衰老、信號通路和藥理學(xué)等。

期刊由 OAE Publishing Inc. 主導(dǎo)創(chuàng)辦，由德克薩斯大學(xué)休斯頓健康科學(xué)中心 Ali J. Marian 教授擔(dān)任主編，由來自全球多個國家的 51 位杰出學(xué)者組成編委團隊，于 2021 年 4 月 27 日正式上線。現(xiàn)已出版 83 篇高質(zhì)量文章，均為開放獲取，一經(jīng)發(fā)布可立即閱讀、分享和引用！JCA?致力于為作者提供一個快速、公平、友好的學(xué)術(shù)出版平臺，衷心期待您的來稿！

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