一个人在一个月内要写四篇论文，那真是让人寝食难安、夜不能寐，每天废寝忘食，夜以继日地赶论文，即使如此，也不一定能够按时完成。这个任务不仅让人感到极大的压力，还会让人体验到无尽的焦虑和疲惫。
当科室中有一位堪称大佬的人物，居然在短短四个月的时间里完成了十六篇论文的产出，实在让人惊叹不已，忍不住想要探询其中的秘诀：“您究竟是如何做到的呢？”
答案自然是：ChatGPT！
自ChatGPT和其他人工智能工具横空出世以来，众多学者便纷纷尝试将其应用于学术领域。随着时间的推移，各大高校和顶级期刊也从最初的严令禁止，逐渐转向开放使用人工智能工具的态度。这一转变无疑表明了人工智能在学术领域的巨大潜力与广泛应用前景。
人工智能，会改变科研的「游戏规则」吗？
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使用 ChatGPT，4 个月写了 16 篇论文
这位被誉为“高产”的医生就是Som Biswas，他身居美国田纳西大学健康科学中心的放射科医师之位。
在2022年11月，Biswas医生第一次从媒体上了解到ChatGPT，这一刻，他的研究老本行与人工智能的新潮流相遇了。从那一刻起，他们的缘分就此开启。Biswas医生深感好奇，「如果ChatGPT可以用来撰写故事和笑话，那么它是否也能用于研究并发表严肃的文章呢？」这个想法在他心中萌生，引领他踏上了新的探索之路。
Biswas医生果断行动，他尝试让ChatGPT编写了一些关于放射学医学写作的片段，这是他非常熟悉的领域。经过几次反复尝试，他在撰写每个段落前向ChatGPT提供了一些指示，最终成功产出了一篇完整的论文。
今年2月，这篇论文终于在Radiology（IF=29.146）上发表，题为“ChatGPT and the Future of Medical Writing”。这一成就的背后是Biswas医生对新兴科技与医学写作未来的独到见解和大胆尝试。
在论文的前言部分，Biswas医生深刻指出：“人工智能已经展现出与人类作家旗鼓相当甚至更胜一筹的才华，它具有引领医疗写作领域发生革命性变革的巨大潜力。”
自那时起，ChatGPT似乎为Biswas开启了一扇通往新世界的大门。在短短的四个月时间里，从1月到5月，Biswas已经使用ChatGPT成功编写了至少16篇论文，其中5篇已在四种不同的期刊上发表。这一令人瞩目的成就展示了ChatGPT在学术研究领域的巨大潜力和影响力。
今年4月，Biswas医生在Pediatric Radiology上发表了一篇关于ChatGPT应用的文章。他通过具体的例子展示了ChatGPT如何提供平均有效辐射剂量、CT参数等信息，并能够根据临床实际情况进行调整。这篇文章进一步证实了ChatGPT在医疗领域的广泛应用前景，为医学研究和诊断提供了更加便捷和高效的支持。
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Biswas医生从不隐瞒，他在提交论文时都会明确声明该文章是由ChatGPT全部或部分撰写的。同时，他会标记出自己的观点和讨论部分，以示这是来自“人类作者”的贡献。一位期刊审稿人对此表示赞赏，认为即使借助人工智能的帮助，许多论文作者仍然不愿承认。相比之下，Biswas医生坦诚地承认了自己在使用ChatGPT，我们应该对他的诚实和透明度给予应有的认可。
然而，尝到甜头的Biswas医生渐渐不满足于仅在放射科领域的探索，他开始将ChatGPT的应用拓展到更为广泛的领域。他承认，自己使用ChatGPT编写了涉及军事、教育、农业、社交媒体、保险、法律和微生物学等领域的论文，其中部分成果也得到了发表。这包括一篇关于计算机编程的论文，以及两封关于全球变暖和公共卫生的致编辑的信。这一系列的成就展示了ChatGPT在各个领域的巨大潜力，也彰显了Biswas医生的勇于探索和创新的精神。
顶刊解除禁令，但「硬伤」无法忽视
Biswas医生并非唯一一个利用ChatGPT实现论文高效率写作的人。在一篇Nature的报道中，两位科学家借助人工智能工具ChatGPT，仅用了不到一个小时的时间，便完成了数据收集、编写数据分析代码、解释结果，并生成了一篇完整的论文。这一事例进一步印证了ChatGPT在学术研究领域的巨大潜力，展示了人工智能工具在提高研究效率和生产力方面的巨大优势。
不过，随之而来的一项担忧是，不少使用者都发现 ChatGPT 存在虚构内容、参考文献的行为。
一项研究对ChatGPT生成的放射学文章进行了深入审查，将其与已发表或正在进行同行评审的文章进行了对比。经过两名独立的放射科医生细致分析，发现其中5篇文章中有4篇内容存在明显的不准确性，且引用了虚构的文献。而另一篇论文的质量相对较好，其介绍和讨论部分都展现出了高度的完成度。然而，令人遗憾的是，该论文中所有的参考文献都是虚构的。该研究的作者在文章中发出警告，指出这些虚构的内容可能会对缺乏经验的读者造成误导，让他们误以为这些内容是真实的。
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使用ChatGPT写一篇论文，流程复杂度还是挺高的。
1. 流程比较复杂，时间成本高，学习成本过高；
2. 产出文章内容质量无法保证；
3. ChatGPT单轮产出字数有限制，无法一次性满足论文字数要求；
4. 重复率高，可能大部分描述查重率比较感人；
5. 参考文献真实性不高。
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