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Erschienen in: Skeletal Radiology 9/2023

14.04.2023 | Scientific Article

A comparison of ChatGPT-generated articles with human-written articles

verfasst von: Sisith Ariyaratne, Karthikeyan. P. Iyengar, Neha Nischal, Naparla Chitti Babu, Rajesh Botchu

Erschienen in: Skeletal Radiology | Ausgabe 9/2023

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Abstract

Objective

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) is an artificial intelligence language tool developed by OpenAI that utilises machine learning algorithms to generate text that closely mimics human language. It has recently taken the internet by storm. There have been several concerns regarding the accuracy of documents it generates. This study compares the accuracy and quality of several ChatGPT-generated academic articles with those written by human authors.

Material and methods

We performed a study to assess the accuracy of ChatGPT-generated radiology articles by comparing them with the published or written, and under review articles. These were independently analysed by two fellowship-trained musculoskeletal radiologists and graded from 1 to 5 (1 being bad and inaccurate to 5 being excellent and accurate).

Results

In total, 4 of the 5 articles written by ChatGPT were significantly inaccurate with fictitious references. One of the papers was well written, with a good introduction and discussion; however, all references were fictitious.

Conclusion

ChatGPT is able to generate coherent research articles, which on initial review may closely resemble authentic articles published by academic researchers. However, all of the articles we assessed were factually inaccurate and had fictitious references. It is worth noting, however, that the articles generated may appear authentic to an untrained reader.
Literatur
Metadaten
Titel
A comparison of ChatGPT-generated articles with human-written articles
verfasst von
Sisith Ariyaratne
Karthikeyan. P. Iyengar
Neha Nischal
Naparla Chitti Babu
Rajesh Botchu
Publikationsdatum
14.04.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Skeletal Radiology / Ausgabe 9/2023
Print ISSN: 0364-2348
Elektronische ISSN: 1432-2161
DOI
https://doi.org/10.1007/s00256-023-04340-5

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