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中新网北京2月10日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-医学》最新发表一篇医学研究论文指出，基于人工智能(AI)技术的大语言模型(LLM)，目前或许还不能协助公众做出更好的日常健康决策。研究人员认为，这类AI工具的未来设计需要更好地支持真实用户，才能安全用于向公众提供医学建议。

在本项研究中，英国牛津大学牛津互联网研究所研究团队与合作者一起，测试了大语言模型是否能协助公众精准辨别医疗病症，如普通感冒、贫血或胆结石，并选择一种行动方案，如呼叫救护车或联系全科医生。研究团队给1298名英国受试者每人指派了10种不同的医疗情景，并让他们随机使用三个大语言模型(GPT-4o、Llama3或Command R+)中的一个，或使用他们的常用资源(对照组)，如互联网搜索引擎。

研究结果显示，不用人类受试者进行测试时，大语言模型能准确完成这些情景，平均能在94.9%的情况下正确辨别疾病，在56.3%的情况下选择正确的行动方案。不过，当受试者使用相同的大语言模型时，相关病症的识别率低于34.5%，选择正确行动方案的情况低于44.2%，这一结果未超过对照组。研究团队人工检查了其中30种情况的人类-大语言模型交互并发现，受试者常向模型提供不完整或不准确的信息，并且大语言模型有时也会生成误导性或错误的信息。

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