Hacker News 의견

• APS March Meeting에서 과학 저널 편집자가 LLM 생성 논문보다 LLM 생성 리뷰를 더 걱정함

  • LLM이 긴 논리적 추론보다 내용 요약에 더 능숙함
  • 리뷰는 공개되지 않아 부끄러움을 덜 느끼게 함

• 저자들의 파이썬 스크립트에 버그가 있을 수 있음

  • 'bib' 키가 API 응답에 없으면 데이터 프레임의 열이 불일치할 수 있음
  • 플래그 배열을 사용해 나쁜 결과를 제거할 수 있지만 코드에 사용되지 않음

• GPT가 과학 논문을 조작하는 것을 쉽게 만들 수 있지만, 인간도 AI 없이 잘 해왔음

  • 관련된 흥미로운 동영상 링크 공유

• LLM 관련 논문에서 데이터 수집 방법이 더 정교했으면 좋겠음

  • LLM 사용이 교정 이상으로 과학과 사회에 미치는 영향이 큼
  • 교정의 범위가 사람마다 다름

• 관련 분야의 전문가들은 가짜 결과를 쉽게 구별할 수 있음

  • 참신함이 없는 내용은 구별이 어려움
  • 연구자의 정직성 문제는 AI 이전부터 존재함
  • 비전문가가 정보의 진위를 구별하기 어려움

• 이전 논의에서 GPT 사용을 의심한 논문들이 실제로는 OpenAI 이전에 작성된 것임

• ChatGPT가 진실을 이해하지 못함

  • 데이터 레이크 관련 연구 프로젝트에서 ChatGPT 사용 시 가짜 링크와 마케팅 자료 요약이 많음

• 기사 이미지가 AI 생성이 아닌 점을 높이 평가함

• GPT 생성 논문이 영어가 모국어가 아닌 사람들이 영어를 개선하기 위해 작성된 것일 수 있음

• 어두운 시대에 접어들고 있는 것 같음