Studie Avslöjar ChatGPT:s Brister i Att Sammanfatta Vetenskap
En ny undersökning av vetenskapsjournalister, publicerad den 19 september 2025, avslöjade betydande brister i ChatGPT:s förmåga att noggrant sammanfatta vetenskapliga artiklar. Studien testade AI på hundratals abstrakt, och fann frekventa fel i nyckeldetaljer och tolkningar. Detta väcker oro över att förlita sig på stora språkmodeller för akademiska uppgifter.
Den 19 september 2025 släpptes en samarbetsrapport från ett team av vetenskapsjournalister, som detaljerade en omfattande analys av ChatGPT:s prestanda i att sammanfatta peer-reviewade vetenskapliga artiklar. Projektet, startat i juni 2025, involverade input från experter vid flera universitet och kulminerade i fynd som presenterades vid en virtuell presskonferens värd av Society of Science Writers.
Tidslinjen började med valet av 500 varierade vetenskapliga artiklar från områden som biologi, fysik och medicin. Journalister uppmanade ChatGPT att sammanfatta dessa abstrakt i juli och augusti, och jämförde AI:s sammanfattningar med versioner från mänskliga experter. I början av september avslöjade dataanalysen ett mönster av inexaktheter, vilket ledde till den offentliga avslöjandet den 19:e.
"ChatGPT hallucinerar ofta detaljer som inte finns i den ursprungliga texten, vilket kunde vilseleda forskare," sa huvudjournalisten Maria Gonzalez under konferensen. En annan deltagare, Dr. Alex Rivera, tillade: "I ett fall inverterade AI kausaliteten i en klimatstudie, vilket potentiellt snedvrider den allmänna förståelsen." Dessa citat belyser den mänskliga aspekten i kritiken, baserad på direkta jämförelser.
Bakgrund om ChatGPT härrör från dess lansering av OpenAI 2022, som snabbt antogs för uppgifter som skrivande och sammanfattning. Dock har bekymmer om noggrannhet kvarstått, med tidigare studier som noterat 'hallucinationer'—uppfunnet information. Denna nya rapport bygger på det, med fokus specifikt på vetenskaplig litteratur, där precision är avgörande mitt i den stigande AI-integrationen i akademin.
Implikationerna är djupgående för utbildning och forskning. Akademiskt kunde det avskräcka överanvändning av AI-verktyg, och uppmana till krav på bättre träningsdata och transparens från utvecklare. Ekonomiskt påverkar det teknikindustrin, värderad till miljarder, genom att framhäva behovet av förbättringar för att upprätthålla förtroende. På policy-nivå kan det påverka regleringar kring AI i akademisk publicering, med potentiella riktlinjer från organ som National Science Foundation. När AI utvecklas understryker denna studie den oersättliga rollen för mänsklig övervakning i komplexa områden.
Trots kritiken hävdar anhängare att iterativa uppdateringar kunde adressera dessa brister. Rapporten avslutas med rekommendationer för hybrid människa-AI-arbetssätt, och föreslår en väg framåt i en alltmer automatiserad värld.