ChatGPT最近凭借强大的功能席卷了互联网，起草法律合同、写小说都不在话下，甚至还能帮你编程。
不过这些好像都是人类在测试AI，那ChatGPT能不能反过来从和人类的对话中获得一些有用的信息呢？
但事实证明，ChatGPT的技术确实可以做到，比如帮助发现阿尔茨海默氏病的早期症状。
阿尔茨海默氏病俗称“老年痴呆”，这种疾病最常见和最明显的症状之一是语言问题，比如语法错误、停顿、重复或忘词义，费城生物医学工程卓克索大学的一项研究发现，ChatGPT就可以通过和人类的对话，发现是不是有这样的症状，从而及时提示患病风险。
论文地址：
https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000168
用ChatGPT发现早期阿尔茨海默氏病，准确率80%
早期发现阿尔茨海默氏症可以显著改善治疗选择，给患者时间改变生活方式，从而减缓病情恶化。诊断这种疾病通常需要脑部成像或长时间的认知评估，但是这可能既昂贵又费时，因此不适合进行广泛的筛查。
随着AI技术流行起来的自动语音分析是早期发现阿尔茨海默氏症的一个有前途的途径，费城生物医学工程卓克索大学教授Liang表示，这种疾病最常见和最明显的症状之一是语言问题，比如语法错误、停顿、重复或忘词义，这使得人们对利用机器学习来发现人们说话方式中疾病的早期迹象越来越感兴趣。
“我们的希望是，我们可以利用机器学习来获取这些信号，使我们能够进行早期诊断。”
通常情况下，这一技术依赖于专门建立的模型，但是Liang和他的同事想看看他们是否可以重新利用ChatGPT背后的技术——OpenAI的大型语言模型GPT-3——来发现阿尔茨海默氏症的迹象。
他们发现ChatGPT确实可以区分阿尔茨海默病患者和健康志愿者的语音记录，准确率达到80%。
“像 GPT-3这样的大型语言模型非常强大，它们能够发现这些微妙的差异，”Liang说。“如果研究对象有某种(涉及)阿尔茨海默氏症的问题，而这种问题已经在语言中得到了反映，我们希望能够利用机器学习来获取这些信号，使我们能够进行早期诊断。”
研究人员对从健康志愿者和阿尔茨海默氏症患者身上采集的237段录音进行了测试，这些录音使用预先训练好的语音识别模型转换成文本。为了获得 GPT-3的帮助，研究人员利用了它不太为人所知的能力之一。它的 API 使得向模型中输入一段文本成为可能，并让模型输出“embedding”——一段文本的数字表示，这段文本对其含义进行编码，可用于评估其与其他文本的相似性。
尽管大多数机器学习模型都处理“embedding”，但是GPT-3的一个新特性是它足够强大，可以为整个段落生成“embedding”。并且由于模型的巨大规模和用于训练它的海量数据，它能够产生非常丰富的文本表示。
研究人员利用这种能力为来自老年痴呆症患者和健康个体的所有转录本创建“embedding”。然后，他们选择了这些“embedding”，结合标签来说明它们来自哪个组，并用它们训练机器学习分类器来区分两个组。
微调反而使得准确率降低，未来还有工作要做
根据《公共科学图书馆 · 数字健康》杂志的一篇论文报道，当在看不见的转录本上测试时，最好的分类器达到了80.3%的准确率。
这明显好于研究人员对语音数据采用更传统的方法得到的74.6%的结果，后者依赖于声学特征，而这些特征必须由专家精心识别。他们还将自己的技术与几种使用大型语言模型的尖端机器学习方法进行了比较，这些方法还包括一个额外的步骤，即利用从训练数据中获得的一些文本对模型进行微调。
有趣的是，當研究人員嘗試微調時，GPT-3的表現實際上下降了。這似乎有違直覺，但 Liang指出，這可能是由於用於訓練GPT-3的大量資料與可用於微調的少量領域特定訓練資料之間的大小不匹配。
多倫多大學電腦科學副教授 Frank Rudzicz 說，雖然研究小組確實取得了最先進的成果，但是依靠私人擁有的模型進行這種研究確實會帶來一些問題。
他說：「這些封閉的API 之所以受到限制，部分原因在於我們無法檢查或深入修改這些模型的內部結構，也無法進行一系列更完整的實驗來幫助闡明我們需要避免或糾正的潛在錯誤來源。」
Liang對這種方法的局限性也持開放態度。他說，這個模型還遠遠不夠準確，不足以正確診斷阿茲海默症，任何現實世界部署這種技術將作為一個初步篩選步驟，旨在引導人們到專家那裡進行全面的醫療評估。與許多基於人工智慧的方法一樣，當模型檢測到阿茲海默症時，也很難確切地知道模型檢測到了什麼，這可能是醫務人員的一個問題。 「醫生會很自然地問你為什麼會得到這些結果,」梁說。 「他們想知道什麼特徵是真正重要的。」
儘管如此，梁認為這種方法有很大的前景，他和他的同事們正計劃開發一個應用程式，可以在家裡或醫生的辦公室使用，以簡化疾病的篩檢。
相關報告：
https://spectrum.ieee.org/gpt-3-ai-chat-alzheimers
https:// journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000168
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