您對AI檢測軟體在識別AI生成文本的研究非常深入。透過使用ChatGPT撰寫有關「電休克療法（ECT）在治療抵抗性憂鬱症中的角色」的文章，並進行改寫，您測試了多種檢測工具的有效性。 結果顯示，這些工具的敏感性差異很大，從0%到100%不等。特別是，有一半的工具在檢測原始AI生成內容時達到100%準確率，而其他工具在改寫文本時也表現不錯。這顯示出某些工具的有效性，但仍需改進。 您的結論強調了AI在學術寫作中的角色及其潛在風險，特別是對作者可信度的影響。學術期刊對AI生成內容的限制也引發了持續的討論。總體而言，您的研究為AI檢測軟體的現狀及其對學術誠信的影響提供了重要見解。 相關文章 PubMed DOI
**引言** 人工智慧（AI）在醫學領域受到廣泛關注，尤其是大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的興起，使其對醫學生更具可及性。本研究探討醫學生如何使用基於LLM的工具及其看法。 **方法** 2024年1月，佛羅里達大學醫學院對醫學生進行調查，評估他們對AI和LLM工具的使用情況及看法。 **結果** 102名受訪者中，69%每月至少使用一次這些工具，77.1%認為信息準確，80%有意在未來繼續使用。對AI有基本了解的學生更可能使用這些工具並進行信息交叉檢查。接觸過AI的學生對臨床決策中信任AI的可能性更高。 **結論** 基於LLM的聊天機器人已成為醫學生學習的重要資源，醫學生普遍對其持正面看法，並希望在課程中納入AI，以準備未來的實踐。 相關文章 PubMed DOI