Příchod velkých jazykových modelů (LLMs) založených na neuronových sítích představuje zásadní změnu v akademickém psaní, zejména v lékařských vědách. Tyto modely, např. GPT-4 od OpenAI, Google’s Bard či Claude od Anthropic, umožňují efektivnější zpracování textu díky architektuře transformátorů a mechanismu pozornosti. LLMs jsou schopny generovat koherentní texty, které se těžko rozeznávají od lidských. V medicíně mohou přispět k automatizaci rešerší, extrakci dat a formulaci hypotéz. Současně však vyvstávají etické otázky týkající se kvality a integrity vědeckých publikací a rizika generování zavádějícího obsahu. Článek poskytuje přehled o tom, jak LLMs mění psaní odborných textů, etická dilemata a možnosti detekce generovaného textu. Závěrem se zaměřuje na potenciální budoucnost LLMs v akademickém publikování a jejich dopad na lékařskou komunitu.

The advent of large language models (LLMs) based on neural networks marks a significant shift in academic writing, particularly in medical sciences. These models, including OpenAI's GPT-4, Google's Bard, and Anthropic’s Claude, enable more efficient text processing through transformer architecture and attention mechanisms. LLMs can generate coherent texts that are indistinguishable from human-written content. In medicine, they can contribute to the automation of literature reviews, data extraction, and hypothesis formulation. However, ethical concerns arise regarding the quality and integrity of scientific publications and the risk of generating misleading content. This article provides an overview of how LLMs are changing medical writing, the ethical dilemmas they bring, and the possibilities for detecting AI-generated text. It concludes with a focus on the potential future of LLMs in academic publishing and their impact on the medical community.

Neurochirurgická a neuroonkologická klinika 1 LF UK a ÚVN Praha

Large language models are changing landscape of academic publications. A positive transformation?