类ChatGPT大规模语言模型对医学生的影响.pdf

收稿日期:2 0 2 3-0 5-1 2基金项目:甘肃省哲学社会科学规划一般项目(2 0 2 2 Y B 0 4 1)作者简介:马亚男(1 9 8 6-),女,河北衡水人,毕业于兰州大学马克思主义学院,国际政治专业,硕士研究生,助理研究员。通信作者:何小东类C h a t G P T大规模语言模型对医学生的影响马亚男1,杨瑞丰1,何小东2(1.兰州大学第二医院第二临床医学院;2.兰州大学信息科学与工程学院,甘肃 兰州 7 3 0 0 0 0)摘要:介绍C h a t G P T的基本原理,对兰州大学第二临床医学院学生进行问卷调查,综合分析了医学生在面对类C h a t G P T大规模语言模型时可能存在的问题。并根据研究结果综合评估了类C h a t G P T在医学教育领域应用的可行性。在此之后,探讨了类C h a t G P T对医学生的潜在影响,包括真实性辨别、逻辑局限性和伦理学的问题。通过探讨这些问题,综合评价了类C h a t G P T对医学生各个方面的不同影响,为未来人工智能特别是以类C h a t G P T为代表的自然语言模型的机器人介入医学教育提供了新的思路。关键词:类C h a t G P T;医学教育;医学生;人工智能;调查报告D O I:1 0.1 3 5 5 5/j.c n k i.c.m.e.2 0 2 3.0 5.0 0 3中图分类号:G 6 4 2.0 文献标识码:A 文章编号:2 0 9 6-3 1 8 1(2 0 2 3)0 5-0 5 2 6-0 7I m p a c t o f C h a t G P T-l i k e l a r g e s c a l e l a n g u a g e m o d e l o n m e d i c a l s t u d e n t sc u r r e n t s t a t u s,d e v e l o p m e n t a n d f u t u r eMA Y a n a n1,YANG R u i f e n g1,HE X i a o d o n g2(1.T h e S e c o n d C l i n i c a l M e d i c a l C o l l e g e,t h e S e c o n d H o s p i t a l o f L a n z h o u U n i v e r s i t y;2.C o l l e g e o f I n f o r m a t i o n S c i e n c e a n d E n g i n e e r i n g,L a n z h o u U n i v e r s i t y,L a n z h o u 7 3 0 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:I n t h i s p a p e r,a q u e s t i o n n a i r e s u r v e y w a s c o n d u c t e d o n s t u d e n t s o f t h e S e c o n d C l i n i c a l M e d i-c a l S c h o o l,L a n z h o u U n i v e r s i t y,a n d a c o m p r e h e n s i v e a n a l y s i s w a s m a d e o f t h e p r o b l e m s t h a t m e d i c a l s t u d e n t s m a y h a v e w h e n f a c i n g t h e l a r g e-s c a l e l a n g u a g e m o d e l o f t h e C h a t G P T-l i k e m o d e l.T h e f e a s i-b i l i t y o f t h e C h a t G P T-l i k e a p p l i c a t i o n s i n t h e f i e l d o f m e d i c a l e d u c a t i o n w a s t h e n c o m p r e h e n s i v e l y a s-s e s s e d b a s e d o n t h e r e s u l t s o f t h e s t u d y.N e x t,t h e p o t e n t i a l i m p a c t o f C h a t G P T-l i k e l a n g u a g e o n m e d i c a l s t u d e n t s,i n c l u d i n g i s s u e s o f a u t h e n t i c i t y d i s c r i m i n a t i o n,l o g i c a l l i m i t a t i o n s,a n d e t h i c s w a s d i s c u s s e d.B y e x p l o r i n g t h e s e i s s u e s a n d c o m p r e h e n s i v e l y e v a l u a t i n g t h e d i f f e r e n t i m p a c t s o f C h a t G-P T-l i k e o n v a r i o u s a s p e c t s o f m e d i c a l s t u d e n t s,t h i s p a p e r p r o v i d e s n e w i d e a s f o r f u t u r e i n t e r v e n t i o n s o f a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e,e s p e c i a l l y r o b o t s w i t h n a t u r a l l a n g u a g e m o d e l s r e p r e s e n t e d b y C h a t G P T-l i k e,i n m e d i c a l e d u c a t i o n.K e y W o r d s:C h a t G P T-l i k e;m e d i c a l e d u c a t i o n;m e d i c a l s t u d e n t s;a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e;s u r v e y r e p o r t 随着人工智能(A I)技术的迅猛发展,各个行业都面临着深刻的变革,其中医学教育领域也不例外1-2。近年来,采用深度学习技术的大规模语言模型(L a r g e L a n g u a g e M o d e l,L LM)通过大量文本数据的训练可以生成自然语言文本。由O p e n A I开发的G P T系列(G e n e r a t i v e P r e-t r a i n e d T r a n s f o r m e r,生成式预训练变换器)是最为著名的L L M之一,其采用了T r a n s f o r m e r架构,并通过无监督的预训练方式来提高模型的语言生成能力。G P T目前已经发布了多个版本。最初的版本G P T-1包含1.1 7亿个参数,是一个单向的语言模型,能够在句子级别上生成类似人类的语言。G P T-3在G P T-1和G P T-2的基础上进一步改进模型并训625 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5练,参数数量超过1 7 5 0亿个,可以生成更长、更准确、更连贯的语言文本,并可以执行更多的自然语言处理任务。近期发布的G P T-4的参数数量是G P T-3的1 6倍,其采用的多模态预训练大模型更具备了高水平的识图与高级推理技能。G P T-4被认为是目前最强大的自然语言模型之一,可以生成人类语言水平的文本,其强大的语言、图像与语音生成及零样本学习能力为自然语言处理带来了巨大的潜力和可能性3。基于自然语言处理(N L P)的A I平台 聊天机器人 生 成 预 训 练 转 化 器(C h a t b o t G e n e r a t i v e P r e-t r a i n e d T r a n s f o r m e r,C h a t G P T)是G P T系列的一种变体,由于其可以生成真实、流畅的语言,并且可以与人类用户进行自然交互,并能够生成类似人类反应的能力而获得了广泛的关注,已成为自然语言处理的一个重要研究方向4。各种类C h a t G P T大规模语言模型也在不断涌现,其发展已在社会上引起广泛关注3,正推动人工智能生成技术(A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e G e n-e r a t e C o n t e n t,A I G C)的快速发展与市场应用。A I G C已经正被应用于广告、新闻、文学创作及医疗诊断等领域,将为人们提供了更加丰富、多样化的内容。在医学教育领域中,人工智能或者类C h a t G P T也可以作为一种辅助教学工具,为学生提供高质量、个性化的教育体验5-6,或者是带来新的挑战7-8。但是类C h a t G P T作为新出现的实用工具,其人群知晓率较低且没有切实有效的实践研究来评价其在医学教育的前景和实用性,故本文将首先从介绍技术原理及其在医学领域的应用出发,以学生主体,通过调查问卷的形式落实学生中类C h a t G P T在医学生中普及率问题、实用性问题以及主观态度感情问题,阐述类C h a t G P T在医学生中的使用现状、主要用途以及分析其中出现的问题,评估类C h a t G P T在医学生中使用的可行性。1 类C h a t G P T的技术原理及其在医学领域的应用1.1 类C h a t G P T的技术原理类C h a t G P T其工作原理主要是通过强化学习(R L),提 示 优 化9(P r o m p t T u n i n g),思 维 链1 0(C h a i n-o f-t h o u g h t)等技术手段,每一次工作时可以概括为以下几个步骤1 1:处理输入。当用户在输入端输入问题后,输入文本被转换成计算机能够理解的数字形式。这些数字被传递给一个神经网络,这个神经网络已经通过大量的训练学习了如何理解自然语言。理解上下文。神经网络分析输入文本,并尝试理解用户正在寻求什么样的回应。它会分析语法、句法和语义,还会考虑上下文,以便更好地了解用户意图1 2。生成回应。一旦类C h a t G P T理解用户的意图,它就会生成一个相应的回应。这个回应也是一条文本消息,目前的类C h a t G P T并不能进行视觉或语音交互。增强学习。类C h a t G P T不断地学习、自我修正和改进自己的回答,以提高效率和自然度。在与用户的对话中,类C h a t G P T会记录对话历史,并进行反馈和自我评估,从而不断提高自己的回答质量。总体而言,类C h a t G P T的工作原理是基于自然语言处理技术,通过训练大型神经网络以实现对案例的自动语义理解,然后以此与用户进行自然的聊天(图1)。图1 类C h a t G P T的问答流程图 1.2 类C h a t G P T在医学教育领域的使用作为大型语言模型,类C h a t G P T体现出了与传统学习方式相比强大的可塑性与便捷性。这主要体现在C h a t G P T能够提供方便的信息检索功能、文献回顾功能1 3,相比于传统的文献检索能够更加方便地获取领域内的最新研究并且整理学习。例如,当用户输725 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5入“糖尿病的治疗方案”,C h a t G P T可以搜索医学知识库中的相关文献,并根据不同治疗方案对文献进行归纳和分类(表1),返回给用户相关的信息。此外,类C h a t G P T可以作为一个知识库,提供有关医学方面的各种问题的解答,从而帮助医学生更好地理解学术知识。加之类C h a t G P T的自然语言属性,甚至可以对医学生提供思想教育、自我管理和职业发展。表1 C h a t G P T总结的糖尿病治疗方案以及参考文献*药物类别药物名称作用机制副作用参考文献口服降糖药二甲双胍抑制 肝 糖 原 分 解,提高胰岛素敏感性消 化 道 不 适、乳 酸酸中毒T h e m e c h a n i s m s o f a c t i o n o f m e t f o r m i n.D i a-b e t o l o g i a.磺酰脲类刺激胰岛素分泌低血糖、胰岛素抵抗1 0-y e a r f o l l o w-u p o f i n t e n s i v e g l u c o s e c o n t r o l i n t y p e 2 d i a b e t e s.N E n g l J M e d.-葡萄糖苷酶抑制剂抑制肠道对碳水化合物的吸收消化道不适、腹泻A l p h a-g l u c o s i d a s e i n h i b i t o r s f o r t y p e 2 d i a b e t e s m e l l i t u s.C o c h r a n e D a t a b a s e S y s t R e v.胰岛素快速型胰岛素模拟餐后胰岛素分泌低血糖、体重增加I n s u l i n d e l i v e r y f o r t h e m a n a g e m e n t o f t y p e 1 d i a b e t e s m e l l i t u s:A d v a n c e s a n d c h a l l e n g e s.C u r r M e d R e s O p i n.长效胰岛素模拟胰岛素基础分泌低血糖、体重增加C o m p a r i s o n o f i n s u l i n d e g l u d e c w i t h i n s u l i n g l a r g i n e i n i n s u l i n-n a i v e s u b j e c t s w i t h t y p e 2 d i a b e t e s:A r a n d o m i z e d c o n t r o l l e d t r i a l.D i a b e-t e s O b e s M e t a b.药物组合二甲双胍+磺酰脲类协同 作 用,提 高 胰岛素敏感性和分泌低血糖、消化道不适G l y c e m i c d u r a b i l i t y o f r o s i g l i t a z o n e,m e t f o r m-i n,o r g l y b u r i d e m o n o t h e r a p y.N E n g l J M e d.二甲 双 胍+G L P-1受体激动剂抑制 胃 肠 动 力,增加胰岛素分泌恶心、呕吐、胃肠道不适L i r a g l u t i d e a n d c a r d i o v a s c u l a r o u t c o m e s i n t y p e 2 d i a b e t e s.N E n g l J M e d.注:*本表格总结来自G P T-3.5-t u r b o,提问的问题为“请你描述糖尿病的治疗方案,并且列出表格总结,要求表格中加入真实文献。”但是目前相关研究仅仅集中在理论阶段,并没有相关研究深入落实到学生群体实地考察,为解决这个问题,以兰州大学第二临床医学院的学生为切入点,通过问卷调查探究学生对类C h a t G P T的真实感受,以期能够更全面地了解医学生对C h a t G P T的认知度和使用体验,并从中获取有关C h a t G P T在教育中应用的反馈和建议。2 调研对象与研究方法本次调查通过无记名网上问卷调查,使用问卷星软件(h t t p s:/www.w j x.c n/)设计调查问卷并在线上进行发放,调查群体为兰州大学第二临床医学院全体学生。调查问卷问题主要分为四个部分:了解程度与了解途径、使用情况与主要用途、积极影响与消极影响、风险评估与整体认识。通过四个方面十五个问题的阐述,可以基本评价以兰州大学第二临床医学院为代表的医学生对于类C h a t G P T的认识程度与潜在问题。本次调查共回收问卷6 8 4份,其中有效问卷6 2 1份,有效率9 0.8%。最终纳入至研究中的本科生4 6 3人,研究生9 5人,博士生6 3人。通过判断页面停留时间、作答问卷时间和前后矛盾排除等方法排除无效数据,维持问卷质量水平。本研究中所有的图表和统计量计算均来源于O r-i g i n 2 0 2 2 b(h t t p s:/www.o r i g i n l a b.c o m/),所有的假设检验的检验水平均为0.0 5.3 类C h a t G P T认知度调研结果描述与分析3.1 兰州大学第二临床医学院学生对类C h a t G P T的了解程度与了解途径 通过对调查问卷的初步分析,可以看出在6 2 1份有效问卷中,自觉对类C h a t G P T(如C h a t G P T、文心一言、B a r d等)有一定了解的人(包括了解但不深入和相当了解)共有2 5 5份,占到了有效问卷的4 1.1%,其中相比于本科生,研究生和博士生对于类C h a t G P T的了解程度更好,知晓率均在5 0%以上(图2),将纳入人群重新分成本科生、研究生和博士生,通过卡方检验(P e a r s o n卡方)计算得出趛2=1 6.8 9 1,卡方检验的P=0.0 0 20.0 5,说明在此研究中,本科生对类C h a t G P T825 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5的知晓率总体上要低于研究生与博士生。本研究中纳入的本科生较多,但是整体而言本科生对类C h a t G P T的认识缺明显低于研究生和博士生,出现此类原因的情况可能是由于类C h a t G P T在医学生中主要用于文献查阅、文献管理和论文写作,而本科生相关需求量较少,导致本科生中了解C h a t G P T的人相对偏少;同时研究生、博士生接触科技前沿知识的机会相较本科生较多,这也可能是导致研究生和博士生中使用类C h a t G P T人数较多的原因之一。在了解途径方面,可以看到在较为了解的2 5 5位同学中对类C h a t G P T的了解途径来源于新媒体平台(包括微信公众号、抖音和社交平台等),占比在7 0%以上(表2)。除去新媒体平台外,也有小部分人获取C h a t G P T的途径为朋友介绍或者科研学报得知,从卡方结果来看,了解但不深入的学生和了解且深入的学生了解途径并无差别(趛2=4.5 7 7,P=0.3 3 4)。这说明自觉了解类C h a t G P T的学生的了解途径大部分均为网络途径。从这一部分而言,兰州大学第二临床医学院的学生对类C h a t G P T了解比较少且了解途径较为单一,大多数都来源于网络,这样的分布特点可能致使学生们对类C h a t G P T的理解有所误差。图2 类C h a t G P T在兰州大学第二临床医学院各年级中的知晓率表2 兰州大学第二临床医学院了解类C h a t G P T途径n(%)社交平台朋友介绍新媒体平台科研学报其他途径小计P e a r s o n卡方P了解但不深4 9(2 0.2 5)2 8(1 1.5 7)1 5 3(6 3.2 2)1 0(4.1 3)2(0.8 3)2 4 2相当了解1(7.6 9)2(1 5.3 8)8(6 1.5 4)2(1 5.3 8)0(0.0 0)1 34.5 7 70.3 3 43.2 兰州大学第二临床医学院学生对类C h a t G P T的使用情况与主要用途 根据上一部分的统计,曾经使用过类C h a t G P T的人一共有9 7人,只占到了有效人数的1 5%,在后续反馈中可以得知大家使用类C h a t G P T较少的原因是类C h a t G P T一般要使用虚拟专用网络,对于医学生而言有一定难度。在使用过类C h a t G P T的9 7人中,大多数人选择使用类C h a t G P T用以查询普通资料或者单纯对类C h a t G P T感兴趣(图3),这可能与了解途径多偏向娱乐性质(新媒体平台)相关。除此之外,也有多数学生选择用类C h a t G P T来查询资料,后续反馈中得知这部分学生主要是看重类C h a t G P T方便的交互功能,省去了传统资料查阅中的信息识别和整合步骤,更加方便快捷的得出问题的答案。只有约1/3的学生选择利用类C h a t G P T进行学术论文指导或者学业知识答疑。通过观察分析,可以发现使用过类C h a t G P T的大部分学生是兴趣使然,仅有少部分学生将类C h a t G P T功能使用在与医学教育相关的学术论文指导或者学业知识答疑中,这一方面说明医学生对类C h a t G P T的了解不甚广泛,另一方面也充分说明了类C h a t G P T在医学生教育中的潜在市场。图3 类C h a t G P T在兰州大学第二临床医学院学生中使用情况调查*注:*多选题选项百分比=该选项被选择次数有效答卷份数;含义为选择该选项的人次在所有填写人数中所占的比例。3.3 兰州大学第二临床医学院学生认为类C h a t G P T的积极影响与消极影响 在类C h a t G P T可能对医学生的积极影响方面,了解并接触过类C h a t G P T的学生中有8 0.7 8%认为类C h a t G P T能对医学前 沿有很好的 掌握 能 力(图4 A),同时大部分人(8 4.7 1%)都认为类C h a t G P T能925 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5为人们极大提升工作效率,并且能够提供更好的智能服务(图4 B)。使用过类C h a t G P T的学生均认可类C h a t G P T在医学教育领域尤其是在医学前沿方面的广泛前景,并且确实能为人类带来便利,使用过类C h a t G-P T的学生对医学前沿与类C h a t G P T关系的认识相较未使用过C h a t G P T的学生而言有一定提升(表3)。图4 类C h a t G P T的学科优势与积极影响*注:*多选题选项百分比=该选项被选择次数有效答卷份数;含义为选择该选项的人次在所有填写人数中所占的比例。表3 使用过类C h a t G P T与未使用过C h a t G P T医学生对类C h a t G P T在医学教育领域应用的认识n(%)学术论文撰写医学前沿查询诊断水平提高思想教育提升学业辅导答疑其他小计使用过6 2(6 3.9 2)7 8(8 0.4 1)3 7(3 8.1 4)4 3(4 4.3 3)5 4(5 5.6 7)1(1.0 3)9 7没有使用过2 7 4(5 2.2 9)3 6 9(7 0.4 2)2 1 5(4 1.0 3)2 1 5(4 1.0 3)2 6 3(5 0.1 9)3 5(6.6 8)5 2 4 在面对类C h a t G P T的缺陷时,了解类C h a t G P T的2 5 5位学生大部分都对类C h a t G P T的准确性和客观性存疑,认为此类人工智能无法保证其绝对的正确回答,同时对隐私问题和信息安全表达了担忧(图5 A,图5 B)。图5 C h a t G P T的暴露问题与消极影响*注:*多选题选项百分比=该选项被选择次数有效答卷份数;含义为选择该选项的人次在所有填写人数中所占的比例。由此可见在积极影响方面,虽然大部分学生都仅是兴趣使然才使用类C h a t G P T,但是使用过类C h a t-G P T的学生大部分都认为类C h a t G P T能很好地利用于文献查找或者前沿研究。出现此情况的原因可能是因为类C h a t G P T的出现解决了医学生阅读文献困难的痛点,能够为医学生切实带来学业上的便利和科研035 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5上的进步,并且这一特点已经得到了大多数使用类C h a t G P T人群的认可。反观消极影响方面,大部分学生都认为类C h a t G-P T展现出来的算力不足以让人信服,甚至有时会提供虚假信息来达到回答问题的目的。类C h a t G P T的底层逻辑包含根据上下文推断的功能,故可能出现依从性和客观性的矛盾,此事再面对真实问题的回答可能会缺乏真实性和客观性。此外运用类C h a t G P T期间的网络安全问题也值得讨论,尤其是将来如果类C h a t G P T应用于医学领域面对的伦理问题和患者隐私问题也值得讨论。3.4 兰州大学第二临床医学院学生对类C h a t G P T的风险评估与整体认识 但是总体而言,在面对新技术时,学生们依然能保持中立的态度(表4),使用过类C h a t G P T医学生对于类C h a t G P T持 乐 观 态 度 的 比 例 也 明 显 增 长(趛2=1 4.8 2 6,P=0.0 0 2)。大部分学生(4 8 9人,7 8.7 4%)在面对类C h a t G P T时能够保持自信的态度,认为大学生的创造力要优于类C h a t G P T,而且这个认知与是否使用过类C h a t G P T无 关(表五,趛2=2.9 7 3,P=0.0 8 5)。表4 兰州大学第二临床医学院学生面对类C h a t G P T的态度对类C h a t G P T的态度使用过类C h a t G P T没有使用过类C h a t G P TP e a r s o n卡方P 悲观,未来很多工作可能会被A I取代,且降低自主学习能力和科研能力84 5乐观,智能A l有很强的学习和功能优化能力,为人类带来新想法和方向3 28 6态度中立,是一种工具,可以处理资料整理等基础工作,不发表评论5 73 9 31 4.8 2 60.0 0 1表5 兰州大学第二临床医学院学生对类C h a t G P T与大学生之间的创造力比较您认为类C h a t G P T与大学生哪一个拥有更优秀的创造力使用过类C h a t G P T没有使用过类C h a t G P TP e a r s o n卡方P 大学生7 04 1 9类C h a t G P T2 71 0 52.9 7 30.0 8 54 类C h a t G P T现状总结与潜在影响讨论4.1 现状总结通过上述分析过程,立足于兰州大学第二临床医学院,分析可能存在于现在医学生应用类C h a t G P T的问题和现状,可以得出以下结论:医学生对类C h a t G P T缺乏固定认识途径,缺乏全面、合理的认识,大部分学生通过网络途径认识并了解类C h a t G P T;医学生对类C h a t G P T使用率较低,主动应用于医学教育领域的情况较少,但是可以对类C h a t G P T有正确的认识,认可其在医学教育领域的发展潜力;大多数医学生认为类C h a t G P T可以解决自身在学习上的困难,但是仍然对类C h a t G P T存在一定担忧;大部分学生认可类C h a t G P T的同时也不否认人本身的创造力,在面对类C h a t G P T时能够保持中立态度,在使用过类C h a t G P T后也有更多的学生持乐观态度,认为类C h a t G P T的出现可以引领新的科技革命。4.2 可行性分析与用途展望通过调 查 问 卷 与 研 究 分 析,我 们 初 步 认 为 类C h a t G P T在医学教育中的应用是可行的。首先,使用类C h a t G P T模型能够切实提高学生的医学素养和科研能 力,降 低 学 习 成 本;其 次,大 多 数 学 生 对 于 类C h a t G P T抱有较为乐观的态度,并不排斥类C h a t G-P T作为工具为自己的学习生活带来便利;最后,由于类C h a t G P T主要沟通方式是文字交流,与传统书本形式贴合又具有便捷性和及时性。而医学作为前沿学科,保证及时性可以极大开拓医学生的视野,有利于医学生的培养。除前文提到的医学教育的帮助之外,类C h a t G P T可以提供许多关于各种医疗卫生方面的问题和解答,包括疾病、诊断1 4、治疗等。这些问题和解答可能会激发医学生对医学问题的好奇心,鼓励他们去更深入地学习相关主题。同时,医学生可以通过类C h a t G P T处理他们的职业规划和目标。作为聊天机器人,类C h a t G P T可以回答求职信,提供工作建议,并且对预算规划、现实中的医疗实践进行模拟,让学生更加了解自己所需要的工作。在一定程度上可以帮助医学生减轻学习道路中的困惑,帮助医学生建立信心,对未来职业道路有更加明确的认识。4.3 类C h a t G P T对医学生的潜在影响4.3.1 过度依赖如果类C h a t G P T在医学教育中广泛应用,医学生可能过度依赖这种技术来完成学习任务。这可能导致他们在学习过程中缺乏独立思考和解决问题的能力。过度依赖类C h a t G P T会削弱医学生的批判性思135 医学教育研究与实践 2 0 2 3年1 0月 第3 1卷 第5期 M e d i c a l E d u c a t i o n R e s e a r c h a n d P r a c t i c e O c t.2 0 2 3 V o l.3 1 N o.5维,使他们在面对现实世界的复杂问题时感到无所适从1 5。4.3.2 辨别真假尽管类C h a t G P T具有强大的学习和处理能力,但其知识库并不是随时更新的,这意味着其所提供的信息可能已经过时。医学是一个不断发展的领域,新的研究和发现每天都在涌现。因此,医学生若完全依赖类C h a t G P T的知识,可能会导致他们对最新的医学进展认识不足,甚至接收到“虚假”的信息8。加之医学生对专业领域的认识不强,研究不深入,很容易导致过度信任类C h a t G P T提供的信息从而导致接受错误的医学知识,不利于医学生自身发展。故在技术未达到完全成熟之前,医学生的学习仍需要以课堂学习、实践能力训练为主,不能完全依靠类C h a t G P T1 6。4.3.3 类C h a t G P T的逻辑局限性尽管类C h a t G P T依托其强大的语言理解功能能够和人类进行自然、流畅的语言交流,但是作为一种语言模型,其底层逻辑依然依托于深度学习算法和自然语言处理技术,人类在日常生活的自然交流中可能出现的思维跳跃、深层语义和复杂名词而言,类C h a t G-P T理解其背后的含义还有一定的难度,故在一次会话之中应当尽量选择同一主题的内容对类C h a t G P T进行训练以达到更好的效果。4.3.4 C h a t G P T在医学伦理中可能存在的问题医学生或者医生在向类C h a t G P T询问医学咨询和建议时,需要考虑到医学伦理方面的问题2 1,例如如何平衡医学治疗效果和患者的个人意愿和价值观等问题。在类C h a t G P T提供建议后,医生应该遵循相关的医学伦理原则和规定,不能完全接纳类C h a t G P T提供的建议,并尽可能地减少因提供不当建议或咨询而导致的风险,尤其是在类C h a t G P T向患者或者医生提供错误的咨询和建议导致患者的健康问题时,由谁来负责是一个值得讨论的问题。5 结论在本文中,我们从调查问卷入手,总结了医学生以及医学教育在面对类C h a t G P T时可能会出现的问题,之后评估了医学生在面对类C h a t G P T时的现状,以及类C h a t G P T在医学教育中的应用和对医学生的潜在影响。总体而言,类C h a t G P T作为聊天机器人能够在医学教育中起到积极作用,能够帮助医学生完成学业、精进知识、开阔眼界、探索未知领域。相比于传统的阅读医学课本和其他医学文献期刊,类C h a t G P T具有易于掌握、方便快捷等特点,可以预见其未来在医学教育领域的前景是十分广阔的1 6-1 8。但是类C h a t G P T作为工具依然存在其局限性,这主要体现在:太在意语言逻辑而缺乏本身的客观性和真实性;可以通过语言训练使类C h a t G P T回答自己想要得到的答案,而医学作为一门自然科学和社会科学的结合,面对客观事实要保持一定的理性,这与类C h a t G P T的 训 练 特 点 存 在 一 定 的 矛 盾;类C h a t G P T拥有自己的语言逻辑,虽然尽可能模拟了自然语言,但是在面对复杂问题时仍然表现乏力,在使用类C h a t G P T前应该经过一定的学习,以便快速让类C h a t G P T理解并回答提出的问题,同时我们也要秉承技术服务于人的原则,防止滥用人工智能1 9。此外由于本研究仅在兰州大学第二临床医学院开展,其背后暴露的问题可能并不适用于全部的医学生,如果要综合评价所有医学生对于C h a t G P T的现状认识,需采用多中心的研究数据进行分析讨论。参考文献:1 贾萌,张瑛琪,李云峰,等.医学人工智能教育的研 究 进展J.医学教育研究与实践,2 0 2 3,3 1(1):1-6.2S A L L AM M.C h a t G P T u t i l i t y i n h e a l t h c a r e e d u c a t i o n,r e-s e a r c h,a n d p r a c t i c e:S y s t e m a t i c r e v i e w o n t h e p r o m i s i n g p e r s p e c t i v e s a n d v a l i d c o n c e r n sJ.H e a l t h c a r e,2 0 2 3,1 1(6):8 8 7.3 程雅,朱成祥.C h a t G P T热潮下的元宇宙大会 专家、企业共话实现路径N.每日经济新闻,2 0 2 3-0 2-2