May ChatGPT be a tool producing medical information for common inflammatory bowel disease patients’questions?An evidencecontrolled analysis

Artificial intelligence is increasingly entering everyday healthcare.Large language model(LLM)systems such as Chat Generative Pre-trained Transformer(ChatGPT)have become potentially accessible to everyone,including patients with inflammatory bowel diseases(IBD).However,significant ethical issues and pitfalls exist in innovative LLM tools.The hype generated by such systems may lead to unweighted patient trust in these systems.Therefore,it is necessary to understand whether LLMs(trendy ones,such as ChatGPT)can produce plausible medical information(MI)for patients.This review examined ChatGPT’s potential to provide MI regarding questions commonly addressed by patients with IBD to their gastroenterologists.From the review of the outputs provided by ChatGPT,this tool showed some attractive potential while having significant limitations in updating and detailing information and providing inaccurate information in some cases.Further studies and refinement of the ChatGPT,possibly aligning the outputs with the leading medical evidence provided by reliable databases,are needed.

ChatGPT技术在智能图像编辑中的创新应用

聊天生成型预训练变换模型(Chat Generative Pre-trained Transformer,ChatGPT)是一种基于自然语言处理的人工智能技术,通过与用户的对话交互,能够生成自然语言的输出。基于此,分析ChatGPT技术在智能图像编辑中的创新应用。首先,分析ChatGPT技术的概念及其在图像领域的应用价值;其次,分析ChatGPT技术在智能图像编辑中的基础应用;再次,从智能图像修复、图像风格转换、智能图像生成3个方面,分析ChatGPT技术的创新应用案例;最后,分析ChatGPT技术在智能图像编辑中的应用优势与挑战。

ChatGPT技术及其对军事安全影响

OpenAI发布ChatGPT以来,引发了人类社会的巨大震荡,产学研各界纷纷关注其技术实现,思考其技术局限性与应用前景。首先,追溯了GPT家族模型发展历程,分析了GPT家族模型网络结构设计与训练过程改进中的技术思想;然后,对ChatGPT的优劣势进行分析,ChatGPT呈现出自然流畅、多轮交互、泛化能力强3大优势,但依然存在一定的技术局限性;最后,评估了ChatGPT给军事安全带来的挑战,并提出应对策略,涵盖反生成式AI技术研究、网络信息安全防御体系构建、军事智能辅助决策系统建设、军事数据资源建设4个方面。

“助手”还是“杀手”:用ChatGPT求医问药的风险分析

ChatGPT正在影响人们求医问药的传统方式,将医疗保健应用场景从院内转移到院外,提高了医学知识和诊疗信息的可及性。但ChatGPT在回答医学问题时也存在不足,如回答内容的不准确性和随意性,也难以将每个患者视为独立个体并给出体现医者智慧、思想和精神关怀的答案。用ChatGPT求医问药还存在生命健康、道德伦理、安全隐私和医疗公平风险。未来,在人工智能赋能医疗发展并促进人类健康的同时,仍应警惕ChatGPT对生命健康权、知情同意权、隐私保护权的冲击。

Evaluating the role of large language models in inflammatory bowel disease patient information

This letter evaluates the article by Gravina et al on ChatGPT’s potential in providing medical information for inflammatory bowel disease patients.While promising,it highlights the need for advanced techniques like reasoning+action and retrieval-augmented generation to improve accuracy and reliability.Emphasizing that simple question and answer testing is insufficient,it calls for more nuanced evaluation methods to truly gauge large language models’capabilities in clinical applications.

大模型时代的自然语言处理:挑战、机遇与发展

近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较强的领域泛化性,从而对传统自然语言核心任务产生了巨大的冲击和影响.本文就大模型对自然语言处理的影响进行了详细的调研和分析,试图探究大模型对自然语言处理核心任务带来哪些挑战和机遇,探讨大模型将加强哪些自然语言处理共性问题的研究热度,展望大模型和自然语言处理技术的未来发展趋势和应用.分析结果表明,大模型时代的自然语言处理依然大有可为.我们不仅可以将大模型作为研究方法和手段,学习、借鉴大型语言模型的特点和优势,变革自然语言处理的主流研究范式,对分散独立的自然语言处理任务进行整合,进一步提升自然语言核心任务的能力;还可就可解释性、公平性、安全性、信息准确性等共性问题开展深入研究,促进大模型能力和服务质量的提升.未来,以大模型作为基座,拓展其感知、计算、推理、交互和控制能力,自然语言处理技术将进一步助力通用人工智能的发展,促进各行各业的生产力进步,更好地为人类社会服务.