來源：臨床工程資訊
ChatGPT推出2個月，月活突破一億，成為史上增長最快的消費者應(yīng)用，而且各界關(guān)注度還在持續(xù)上升。它的能力在哪里，性能表現(xiàn)如何？在醫(yī)工研究領(lǐng)域ChatGPT類大型語言模型的意義又何在？本文通過與ChatGPT的問答對話，探討其工作原理、用途、可能帶來的風(fēng)險和局限性以及在醫(yī)工領(lǐng)域的應(yīng)用展望。

1、什么是ChatGPT？
ChatGPT是由OpenAI公司推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，基于Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，是一種大型語言模型（Large Language Model ,LLM）。使用了基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）方法來訓(xùn)練。在使用大量的文本數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練后，學(xué)習(xí)到大量的語言知識，再通過對人工數(shù)據(jù)的不斷學(xué)習(xí)，使模型生成高質(zhì)量的文本輸出，實現(xiàn)與人類的自然對話。ChatGPT非常擅長分析問題的上下文，如果上下文不夠清晰，無法生成可靠的響應(yīng)，它甚至可能會要求用戶解釋問題。    

2、ChatGPT能做些什么？
ChatGPT的訓(xùn)練使用了互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)十億個文本片，因此，它可以識別和模仿各種各樣的文本類型——從博客文章到報告、小說甚至論文，擁有它，接下來生活中大部分的文字需求都可以被滿足。

ChatGPT在許多實際應(yīng)用場景中取得了很好的效果，它通過使用強大的自然語言處理技術(shù)，可以快速準確地回答用戶的問題，并且生成的文本通俗易懂，語言流暢。與以往模型相比，ChatGPT的核心提升點：
（1）敢于質(zhì)疑不正確的前提
（2）主動承認錯誤和無法回答的問題
（3）大幅提升了對用戶意圖的理解
（4）大幅提升了結(jié)果的準確性
（5）這些正是其引爆全球關(guān)注的原因所在。

3、ChatGPT類大型語言模型在醫(yī)工研究領(lǐng)域有哪些應(yīng)用場景？
得益于龐大的模型，大量的文本訓(xùn)練數(shù)據(jù)，Transformer架構(gòu)以及基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)，使得ChatGPT具有高效的自然語言處理能力，特別是在文本生成方向。而醫(yī)學(xué)工程研究領(lǐng)域同時存在大量的文本數(shù)據(jù)和文本處理與問答的場景，這使得ChatGPT類大型語言模型在醫(yī)工研究領(lǐng)域有較多的應(yīng)用方向可以探索，存在巨大的商業(yè)應(yīng)用潛力。例如，受過論文寫作培訓(xùn)的大型語言模型可以根據(jù)醫(yī)工研究者提供的關(guān)鍵詞和要求為文章生成草稿文本，然后，研究者可以根據(jù)需要查看和編輯生成的草稿文本，以確保準確性和完整度?？傮w而言，在寫作中使用這些技術(shù)有可能提高醫(yī)工人員文檔創(chuàng)建的速度和準確性。

關(guān)于更多的應(yīng)用場景方向，我們試著將該問題輸入到ChatGPT，ChatGPT總結(jié)出以下回答供參考：
醫(yī)學(xué)文本挖掘：使用語言模型進行醫(yī)學(xué)文本的分類、提取和翻譯，以支持數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。
（1）自動診斷系統(tǒng)：使用語言模型識別病人的病歷，進行診斷并生成相應(yīng)的醫(yī)學(xué)報告。
（2）醫(yī)學(xué)問答系統(tǒng)：使用語言模型解答醫(yī)學(xué)相關(guān)的常見問題，并提供指導(dǎo)。
（3）醫(yī)學(xué)文獻篩選：使用語言模型對醫(yī)學(xué)文獻進行自動篩選，以支持數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。
（4）醫(yī)學(xué)文本生成：使用語言模型生成各種醫(yī)學(xué)文本，如診斷報告、醫(yī)學(xué)文獻等。
（5）病人診斷支持：使用語言模型支持病人診斷和治療，如診斷結(jié)果預(yù)測、治療建議等。

4、ChatGPT的局限性和風(fēng)險是什么？
盡管ChatGPT的文本處理能力表現(xiàn)驚人，但仍存在局限性。它提供的回答缺乏質(zhì)量，有時聽起來似是而非，且沒有實際意義。
更大的問題是它回答的真實性仍需要鑒別。ChatGPT可能編造一些參考資料，這在學(xué)術(shù)領(lǐng)域是致命的，人工智能并無法辨別數(shù)據(jù)真?zhèn)?。它的好壞取決于提供給它訓(xùn)練的信息，它可能會利用負面的信息產(chǎn)生不準確的結(jié)果。
暫時不能查找最新信息。受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，ChatGPT目前只能回答截至2021年的信息，這也是ChatGPT區(qū)別于搜索引擎的地方。

5、總結(jié)與啟發(fā)
盡管從各種測試情況來看，ChatGPT的表現(xiàn)出人意料的智能，但如ChatGPT所回答那樣，它不能獨立思考，也不能像人類一樣感知和思考，它的回答是根據(jù)它訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和模型的算法得出的，它有缺陷也存在應(yīng)用風(fēng)險。作為醫(yī)工領(lǐng)域的從業(yè)者，想要掌握主動權(quán)，積極探索ChatGPT類大型語言模型在醫(yī)工領(lǐng)域的應(yīng)用方向，就要了解它、應(yīng)用它進而才有可能改造它。
總而言之，在應(yīng)用上，ChatGPT在醫(yī)工研究領(lǐng)域能發(fā)揮它在文本生成的強大能力，有許多應(yīng)用場景可以探索，可在醫(yī)學(xué)文本挖掘、自動診斷系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)問答系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)文獻篩選、醫(yī)學(xué)文本生成、病人診斷支持等方向?qū)崿F(xiàn)突破。

在技術(shù)上，ChatGPT并沒有公開理論上的重大創(chuàng)新，但是在現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上通過提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、使用了基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)，也能實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。使得模型輸出更接近于人的邏輯，減少了不合理的輸出。這說明了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性，接下來可能是業(yè)界探索的一個方向，就是由無止境增加模型參數(shù)，轉(zhuǎn)為在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量上下功夫。這一點在醫(yī)學(xué)工程的各個細分研究領(lǐng)域同樣適用，值得借鑒和進一步深入探索。