近期，人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展引發(fā)了廣泛關(guān)注，眾多初創(chuàng)企業(yè)紛紛聲稱其AI產(chǎn)品能夠革新工作方式和知識獲取途徑。然而，一項刊登在《皇家學會》期刊上的最新研究卻向這一樂觀趨勢潑了一盆冷水，揭示了新一代AI模型在文本總結(jié)方面存在嚴重缺陷，引發(fā)業(yè)界擔憂。

該研究對市面上十款主流的語言模型（LLM）進行了深入剖析，涉及近五千份科學研究總結(jié)的樣本，其中包括ChatGPT-4o、ChatGPT-4.5、DeepSeek以及LLaMA3.370B等知名聊天機器人。研究結(jié)果顯示，這些AI模型在提供信息時，有高達73%的概率會忽略掉關(guān)鍵信息，這一錯誤率遠高于人類撰寫科學摘要時的表現(xiàn)，甚至是人類的五倍之多。

研究團隊強調(diào)，LLM在總結(jié)科學文本時，往往會遺漏那些限制研究結(jié)論范圍的重要細節(jié)，從而導致對原始研究成果的過度解讀。更令人不安的是，隨著聊天機器人的不斷迭代升級，其錯誤率并未如行業(yè)巨頭所承諾的那樣呈現(xiàn)下降趨勢，反而呈現(xiàn)出上升趨勢。以ChatGPT為例，在2023年至2025年間，美國青少年對其使用率從13%攀升至26%，但在此期間，舊版ChatGPT-4Turbo遺漏關(guān)鍵細節(jié)的概率已是原版的2.6倍，而新版ChatGPT-4o更是高達9倍。同樣，meta的LLaMA3.370B新版本相較于舊版，其過度概括的概率也激增了36.4倍。

將大量數(shù)據(jù)精煉為簡潔明了的幾句話，對于人類而言或許并不困難，因為我們可以憑借豐富的經(jīng)驗和直觀感受來提煉信息。但對于AI模型而言，這卻是一項極為復雜的任務(wù)。特別是在臨床醫(yī)療等領(lǐng)域，細節(jié)決定成敗，任何微小的遺漏都可能帶來無法挽回的后果。因此，將LLM廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，特別是醫(yī)療和工程領(lǐng)域，無疑面臨著巨大的風險和挑戰(zhàn)。

盡管研究也指出，給予LLM的提示會對其回答產(chǎn)生顯著影響，但這一因素是否同樣適用于科學論文的總結(jié)，目前仍不得而知，這為未來的研究提供了新的方向。然而，在AI開發(fā)者有效解決這些問題之前，人們或許還需要繼續(xù)依賴人類撰寫的內(nèi)容來準確概括科學報告。