■李侗桐 高瑞婧 田 佳

北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部《中華醫(yī)學(xué)科研管理雜志》編輯部，北京市海淀區(qū)學(xué)院路38號 100191

ChatGPT是ChatGenerativePre-Trained Transformer（生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器聊天工具）的縮寫，由美國人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenAI研發(fā)［1］。該人工智能語言模型于2022年11月30日正式上線，在發(fā)布一周內(nèi)吸引了超過100萬用戶，截至2023年1月底，ChatGPT的全球月活躍用戶數(shù)已經(jīng)超過1億［2］。相較以往的人工智能應(yīng)用，ChatGPT能夠更好地處理個性化搜索、邏輯推斷、文本創(chuàng)作和編程等自然語言任務(wù)，并且能夠根據(jù)上下文的內(nèi)容、語境與用戶進(jìn)行對話，具備回答問題、承認(rèn)錯誤、質(zhì)疑假設(shè)以及拒絕不當(dāng)問題等功能［3］。作為人工智能深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一項(xiàng)重要研究成果，ChatGPT榮膺Science評選的2022年度十大科學(xué)突破之一，引起了社會各界的廣泛討論和熱切關(guān)注。

目前，有很多關(guān)于ChatGPT應(yīng)用場景的報道，例如該工具可以獨(dú)立接受媒體采訪、通過美國律師職業(yè)資格考試、根據(jù)學(xué)生的作業(yè)題目撰寫論文并通過審核，甚至可以為領(lǐng)導(dǎo)者提供演講材料并完成演講等［4］。既往研究也分析了ChatGPT在不同行業(yè)中應(yīng)用的可能性，如劉勤［5］探討了ChatGPT對會計數(shù)據(jù)處理、報表生成和分析以及會計咨詢等工作的影響，認(rèn)為人工智能可以輔助會計人員工作，并最終實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的共存模式。王樹義等［6］提出科研工作者通過在編程、閱讀和寫作方面使用ChatGPT，能夠大幅度提高科研工作效率，以便更好地適應(yīng)新的科研環(huán)境。但是Liebrenz等［7］近期在The Lancet系列子刊發(fā)表的評論文章中指出，目前ChatGPT等人工智能工具對醫(yī)學(xué)出版實(shí)踐的影響尚不清楚。

ChatGPT在中文醫(yī)學(xué)科技期刊文字潤色上的能力如何？為解決這一問題，本研究測試ChatGPT對中文科技期刊摘要文字的編輯加工水平。通過對50篇、326句摘要文字進(jìn)行配對文本分析，評估ChatGPT在中文學(xué)術(shù)論文編輯方面的優(yōu)勢與不足，填補(bǔ)既往出版研究與實(shí)踐的空白，為科技期刊編輯應(yīng)對人工智能的發(fā)展提供借鑒和參考。

1 研究方法

1．1 研究對象與文本來源

研究對象為OpenAI于2022年11月發(fā)布的ChatGPT 3.5模型。測試文本選自2020—2022年《中華醫(yī)學(xué)科研管理雜志》已發(fā)表的中文學(xué)術(shù)論文。在篩選測試文本的過程中，盡可能選取在學(xué)科領(lǐng)域、研究內(nèi)容以及描述方式上差異較大的學(xué)術(shù)論文摘要文本，以提升測試樣本的代表性。為了最大限度地評估ChatGPT模型的語言加工能力，所有測試文本均為期刊采編系統(tǒng)中留存的已發(fā)表論文的原始稿件，未經(jīng)編輯人工處理。

1．2 測試方法與分析工具

測試文本共包含50篇學(xué)術(shù)論文的中文摘要，每篇摘要包含不超過500字。為便于處理，將每篇摘要逐句拆分，共得到326個句子，借助326條文本信息進(jìn)行ChatGPT文字編輯能力測試。由于ChatGPT具有根據(jù)不同背景、主體獨(dú)立理解信息并生成不同類型文字的能力，為了避免測試結(jié)果受到不同人員的影響，在輸入測試文本時僅添加“請對下文摘要進(jìn)行文字編輯”或“請編輯以下文字”等任務(wù)命令性語句，未添加其他有關(guān)命令執(zhí)行的具體要求，以減少研究偏倚，保障測試結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。測試結(jié)束后，ChatGPT逐一輸出與測試文本對應(yīng)的編輯加工內(nèi)容，形成326組對照文本，用于文本分析。

研究采用Nvivo 12軟件對對照文本進(jìn)行開放式編碼，對比ChatGPT編輯前后文本的語句通順度、語法準(zhǔn)確度、語義連貫度等編輯質(zhì)量指標(biāo)，并歸納研究發(fā)現(xiàn)。

2 研究結(jié)果

測試證明，ChatGPT是一個強(qiáng)大的語言處理工具，可以有效幫助中文科技期刊編輯校正語法錯誤、簡化復(fù)雜的語言表述、使用規(guī)范的學(xué)術(shù)語言，進(jìn)而優(yōu)化文章的表述效果。然而，也需要注意到ChatGPT存在的一些實(shí)際應(yīng)用方面的問題，例如可能會提供錯誤的信息導(dǎo)致文章產(chǎn)生歧義或者無法識別及錯用專業(yè)術(shù)語。

2．1 應(yīng)用ChatGPT進(jìn)行中文摘要文字編輯的優(yōu)勢

2.1.1 校正語法錯誤

在326組對照文本中，ChatGPT對其中59條（18.1%）文本的錯別字、語法錯誤以及標(biāo)點(diǎn)符號錯誤進(jìn)行了自動化識別和修改。例如，一篇測試摘要在結(jié)論部分寫道：“近5年發(fā)表論文的質(zhì)量提升與與數(shù)量增多與之不匹配，科研方向趨于多樣化。”ChatGPT修改了原文中的語病、筆誤及錯誤語序：“近5年發(fā)表的論文數(shù)量增多，但其質(zhì)量提升與之不匹配。同時，科研方向也趨向于多樣化?！?/p>

再比如，一篇測試摘要的方法描述為：“通過文獻(xiàn)研究、比較研究結(jié)合研究者發(fā)起的臨床研究項(xiàng)目實(shí)施與管理實(shí)踐，分析醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)腫瘤領(lǐng)域研究者發(fā)起的臨床研究現(xiàn)狀及項(xiàng)目管理面臨的挑戰(zhàn)?！盋hatGPT校正了原文中的語法錯誤，補(bǔ)全了句子缺失的主語成分：“通過文獻(xiàn)和比較研究，并結(jié)合研究者發(fā)起的臨床研究項(xiàng)目實(shí)施和管理實(shí)踐，本研究分析了醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)腫瘤領(lǐng)域研究者發(fā)起的臨床研究現(xiàn)狀以及項(xiàng)目管理面臨的挑戰(zhàn)。”

2.1.2 簡化語言表述

測試結(jié)果表明，ChatGPT對326組對照文本中的235條（72.1%）文本進(jìn)行了不同程度的語言優(yōu)化。ChatGPT能夠快速梳理不同類型的文本信息并歸納，根據(jù)學(xué)術(shù)論文的寫作規(guī)范和表達(dá)習(xí)慣對文本的語言結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整并簡化摘要，使之更加符合期刊發(fā)表要求，也提升了讀者的閱讀體驗(yàn)。如，一篇測試摘要的結(jié)果描述為：“2021年醫(yī)院利用釘釘平臺審批科研經(jīng)費(fèi)報銷3214次，其中0.5萬元以下單據(jù)審批1917次，中位審批時長（四分位數(shù)間距）為19（5～28）小時；0.5萬元以上單據(jù)審批1297次，中位審批時長（四分位數(shù)間距）為26（10～50）小時，整體審批流程順暢，節(jié)約了醫(yī)務(wù)人員的時間成本，提升了工作效率?！盋hatGPT對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類合并，精簡了文字內(nèi)容：“2021年，醫(yī)院成功利用釘釘平臺審批了3214次科研經(jīng)費(fèi)報銷，并且審批流程順暢，審批時長中位數(shù)為19～26小時?！?/p>

再比如，一篇測試摘要在結(jié)果部分寫道：“本研究形成了研究所崗位分類設(shè)置框架，圍繞醫(yī)院臨床優(yōu)勢學(xué)科組建了院所融合研究團(tuán)隊，基于現(xiàn)有設(shè)備和技術(shù)人員特長搭建了平臺團(tuán)隊?！盋hatGPT將原本相對晦澀的文本修改得更為簡潔易讀：“本研究制定了崗位分類框架，組建了醫(yī)院臨床優(yōu)勢學(xué)科的融合研究團(tuán)隊，搭建了設(shè)備和技術(shù)特長平臺?！?/p>

2.1.3 規(guī)范學(xué)術(shù)語言

在326組對照文本中，ChatGPT修改了42條（12.9%）文本中的學(xué)術(shù)用語。ChatGPT可以通過分析文本內(nèi)容，識別相關(guān)關(guān)鍵詞和專業(yè)術(shù)語，并根據(jù)學(xué)術(shù)論文的寫作規(guī)范和技術(shù)特點(diǎn)，自動調(diào)整語言風(fēng)格和語法結(jié)構(gòu)，輸出符合中文摘要標(biāo)準(zhǔn)的文字。比如，一條文本內(nèi)容為：“發(fā)生SAE的259項(xiàng)臨床試驗(yàn)共報告1789次。”ChatGPT使用了更加規(guī)范的學(xué)術(shù)語言，增強(qiáng)了摘要文字的嚴(yán)謹(jǐn)性：“在發(fā)生SAE的259項(xiàng)臨床試驗(yàn)中，共報告了1789次SAE?！?/p>

再如，一篇測試摘要在結(jié)果部分寫道：“參與科研誠信培訓(xùn)次數(shù)越多對于科學(xué)研究過程、科研成果發(fā)表過程和總體學(xué)術(shù)不端行為的認(rèn)知情況越好，且差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P〈0.05）?！盋hatGPT增加了統(tǒng)計學(xué)專業(yè)術(shù)語：“參與科研誠信培訓(xùn)的次數(shù)與科學(xué)研究過程、科研成果發(fā)表過程以及總體學(xué)術(shù)不端行為的認(rèn)知情況呈正相關(guān)。對于這3個方面的認(rèn)知情況，參與培訓(xùn)次數(shù)越多，認(rèn)知情況越好，而且不同次數(shù)之間的差異也具有統(tǒng)計學(xué)意義（P〈0.05）?！?/p>

2．2 應(yīng)用ChatGPT進(jìn)行中文摘要文字編輯的不足

2.2.1 提供錯誤信息

由于自然語言識別的復(fù)雜性，ChatGPT可能出現(xiàn)理解錯誤的情況，表現(xiàn)為在實(shí)際使用中提供錯誤信息，該類情況占比達(dá)到9.8%（32／326）。科技期刊編輯需要認(rèn)真校對經(jīng)ChatGPT編輯處理的文本內(nèi)容，以保證文本語義的準(zhǔn)確性。例如，一篇測試摘要寫道：“科室科研績效考核指標(biāo)體系優(yōu)化前后與學(xué)科分類的符合度分別為76.00%和96.67%（P＝0.022）?！盋hatGPT將符合度的前后比較錯誤地改為兩種符合度的組間差異比較：“經(jīng)過優(yōu)化，科室科研績效考核指標(biāo)體系的符合度與學(xué)科分類的符合度分別為76.00%和96.67%（P＝0.022）。”

再如，一篇測試摘要在結(jié)果部分描述道：“基金設(shè)立以來，至今共資助管理課題113項(xiàng)，申報204項(xiàng)?！盋hatGPT在修改后混淆了基金項(xiàng)目管理中有關(guān)“申報”和“資助”的概念：“自基金設(shè)立以來，共資助管理課題204項(xiàng)，其中113項(xiàng)得到了資助。”

2.2.2 無法識別專業(yè)術(shù)語

盡管ChatGPT具備識別關(guān)鍵詞和專業(yè)術(shù)語的功能，但科技期刊包含的專業(yè)詞匯數(shù)量過多，且有些詞匯可能并不常見，甚至只在某一領(lǐng)域中有所提及，這就導(dǎo)致ChatGPT誤認(rèn)專業(yè)術(shù)語，該類情況占比為5.5%（18／326）。期刊編輯在應(yīng)用ChatGPT時需重視其識別疏漏的問題，以避免影響文章內(nèi)容的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。舉例來說，一篇測試摘要提到：“期待將來的科研管理注重學(xué)科群發(fā)展、籌建單病種數(shù)據(jù)中心和培育臨床研究型人才?！盋hatGPT誤將“單病種數(shù)據(jù)中心”修改為“單一疾病的數(shù)據(jù)中心”，輸出文本為：“期待將來的科研管理注重學(xué)科群發(fā)展，籌建單一疾病的數(shù)據(jù)中心，并且加強(qiáng)對臨床研究型人才的培養(yǎng)?！?/p>

再如，一篇摘要在方法部分描述道：“通過關(guān)鍵知情人訪談、科研實(shí)力和技術(shù)力量調(diào)查等研究方法確定人員分類管理思路、院所融合研究團(tuán)隊的設(shè)立、技術(shù)團(tuán)隊分組和服務(wù)方向?！盋hatGPT未能將“科研實(shí)力和技術(shù)力量調(diào)查”識別為專有名詞，產(chǎn)生歧義：“使用關(guān)鍵知情人訪談、科研實(shí)力以及技術(shù)力量調(diào)查等研究方法來確定人員分類管理思路、設(shè)立院所融合研究團(tuán)隊、分組技術(shù)團(tuán)隊以及確定服務(wù)方向?！?/p>

3 討論

3．1 ChatGPT可以輔助期刊編輯，推動期刊發(fā)展

研究結(jié)果顯示，ChatGPT在編輯中文科技期刊摘要方面表現(xiàn)出色，具有較強(qiáng)的語法校正、語言簡化和學(xué)術(shù)用語規(guī)范能力?；仡櫦韧芯堪l(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)智能編校工具多側(cè)重糾正錯別字、敏感詞、重復(fù)字／詞等文本片段，普遍存在訓(xùn)練樣本集規(guī)模小、應(yīng)用場景局限以及缺少文字潤色能力等問題［8-11］。相比之下，ChatGPT基于人工智能和自然語言處理技術(shù)，填補(bǔ)了傳統(tǒng)智能編校工具的功能空白，主要優(yōu)勢在于：（1）能夠在理解文章語義的基礎(chǔ)上，根據(jù)上下文，對句子、段落甚至是文章全文進(jìn)行整體編輯，不再局限于對字詞的簡單修改；（2）具有語言潤色功能，可以通過調(diào)整語序、簡化文本、增加專業(yè)術(shù)語等方式進(jìn)行文字編輯，增強(qiáng)文章的可讀性，具有更強(qiáng)的實(shí)用價值。

ChatGPT有望成為科技期刊文字編輯的重要輔助工具，這或?qū)⒏淖冎形目萍计诳淖志庉嫷墓ぷ髂Ｊ?，提高編輯人員的工作效率，縮短科技期刊的出版周期。首先，很多科技期刊發(fā)表文章的語言表述相對復(fù)雜，普通讀者很難理解其含義，這在一定程度上限制了科技期刊的傳播和推廣［12］。通過應(yīng)用ChatGPT對期刊文章進(jìn)行語言潤色，可以提高文章的可讀性。其次，科技期刊編輯人員往往需要具有較高的專業(yè)語言表述技能和嚴(yán)謹(jǐn)務(wù)實(shí)的學(xué)術(shù)規(guī)范態(tài)度［13］，又長期面臨著需要在較短時間內(nèi)處理大量文本的工作時效壓力［14］。通過應(yīng)用ChatGPT不僅可以降低人工編輯的出錯率，也可以緩解中文科技期刊編輯人員工作的緊迫感與焦慮感，輔助編輯人員提升工作質(zhì)量和效率［15］。最后，ChatGPT可以在文字編輯過程中保證速度與精度間的平衡，幫助期刊編輯人員在更短的時間內(nèi)提升文章的質(zhì)量，縮短文章的編輯周期，輔助科技期刊增強(qiáng)整體傳播力、縮短工作時長［16-17］。因此，建議科技期刊編輯嘗試使用ChatGPT來優(yōu)化語言表述、縮短文章發(fā)表時滯，推動期刊的高質(zhì)量發(fā)展。

3．2 編輯人工判斷仍不可替代，需謹(jǐn)慎看待ChatGPT編輯結(jié)果

測試結(jié)果表明，ChatGPT在編輯加工中文科技期刊摘要方面尚存在一些關(guān)鍵性技術(shù)缺陷，主要表現(xiàn)為生成錯誤文本或誤認(rèn)專業(yè)術(shù)語等問題。其可能原因?yàn)椋海?）ChatGPT在訓(xùn)練時使用了大量的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)質(zhì)量與準(zhǔn)確性無法保證，導(dǎo)致ChatGPT可能會提供錯誤的文本信息［18］；（2）科技期刊的文本內(nèi)容專業(yè)性較強(qiáng)，且差別較大［19］。ChatGPT不能完全覆蓋所有專業(yè)相關(guān)的詞匯和固定語言用法，導(dǎo)致專業(yè)術(shù)語誤用的現(xiàn)象。

綜上所述，在應(yīng)用ChatGPT進(jìn)行期刊論文文字編輯過程中，編輯的人工判斷仍不可替代，這也與既往對人工智能編校工具的研究結(jié)論一致［20-21］。期刊編輯人員必須清醒地認(rèn)識到這些問題，并依據(jù)豐富的專業(yè)知識、準(zhǔn)確理解術(shù)語的能力對ChatGPT生成的文本進(jìn)行充分的人工判斷。同時，期刊編輯人員還需全面理解論文內(nèi)容，保障編輯處理后的摘要文本能夠準(zhǔn)確地傳遞全文核心思想與重要發(fā)現(xiàn)。對于期刊編輯而言，ChatGPT是一個有用且高效的輔助工具，可以幫助編輯人員快速加工處理論文摘要等文本信息，但是其在編輯過程中仍有一定局限［22］。如果編輯人員過于依賴ChatGPT，可能會導(dǎo)致錯誤信息的傳遞和文本語義歧義。因此，建議科技期刊編輯在使用ChatGPT的同時，注意ChatGPT編輯文字時可能出現(xiàn)的提供錯誤信息和誤用專業(yè)術(shù)語等問題，認(rèn)真對待編輯過程，善于利用ChatGPT生成的信息，并依靠自身的專業(yè)知識和細(xì)致的工作態(tài)度進(jìn)行必要的加工，從而保證最終編輯成果的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

3．3 重視科技期刊編輯人員的智能化信息素養(yǎng)培育

隨著ChatGPT等人工智能工具的不斷更新和廣泛應(yīng)用，科技期刊的編輯校對模式或?qū)l(fā)生變革。盡管由于IP地址的限制，目前國內(nèi)大多數(shù)期刊編輯人員無法直接登錄ChatGPT系統(tǒng)，但有關(guān)ChatGPT編輯功能的體驗(yàn)工具和社交群層出不窮，有關(guān)ChatGPT技術(shù)特點(diǎn)及其對出版行業(yè)影響的新媒體論述也在不斷涌現(xiàn)。然而，僅通過接收碎片化的信息來了解ChatGPT是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。應(yīng)當(dāng)為期刊編輯人員提供有關(guān)人工智能技術(shù)的培訓(xùn)課程，幫助他們?nèi)?、客觀地了解ChatGPT等人工智能工具的應(yīng)用場景和使用方法，以提高他們使用人工智能工具的能力。此外，我國出版管理機(jī)構(gòu)也應(yīng)該提高評價期刊編輯人員智能化信息素養(yǎng)的標(biāo)準(zhǔn)，以激勵編輯人員不斷加強(qiáng)自身利用人工智能工具以及應(yīng)用新型平臺的自發(fā)性，幫助其盡快適應(yīng)人工智能快速發(fā)展，積極應(yīng)對新的挑戰(zhàn)。

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，期刊編輯需要具備更強(qiáng)的思考、創(chuàng)造和整合能力［23］。為了在競爭激烈的人工智能時代中保持優(yōu)勢，編輯人員必須不斷更新自己的專業(yè)知識，保持敏銳的洞察力，提供具有創(chuàng)新性的原創(chuàng)觀點(diǎn)和分析。此外，編輯還需要鍛煉篩選和整合專業(yè)領(lǐng)域前沿?zé)狳c(diǎn)信息的能力，彌補(bǔ)深度學(xué)習(xí)工具數(shù)據(jù)集在時效上的不足，以引導(dǎo)ChatGPT等人工智能工具的應(yīng)用實(shí)踐。

為了提高科技期刊編輯人員的智能化信息素養(yǎng)，有以下幾點(diǎn)建議：（1）定期組織編輯人員參加有關(guān)人工智能技術(shù)和應(yīng)用的培訓(xùn)課程或講座，使他們掌握ChatGPT等人工智能工具的基本原理、功能和操作方法；（2）鼓勵編輯人員積極參與人工智能相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)交流和合作，拓寬他們的視野和知識面；（3）建立科技期刊編輯人員智能化信息素養(yǎng)評價體系，定期對編輯人員進(jìn)行考核和評估，激發(fā)他們主動學(xué)習(xí)和應(yīng)用人工智能工具的動力。

3．4 積極研發(fā)我國自主的輔助編輯人工智能工具

將ChatGPT等人工智能工具應(yīng)用于科技期刊編輯工作或?qū)⒊蔀槲磥戆l(fā)展的必然趨勢［24］。就在本文撰寫期間，OpenAI已經(jīng)完成ChatGPT 3向ChatGPT 4的升級工作，人工智能工具的更新迭代速度令人驚嘆。國際科技期刊出版領(lǐng)域已廣泛使用人工智能工具，并在提高生產(chǎn)效率、輔助編輯決策以及期刊出版營銷等方面積累了豐富經(jīng)驗(yàn)［25-26］。我國也十分重視科技期刊智能出版的發(fā)展：2019年印發(fā)的《關(guān)于深化改革培育世界一流科技期刊的意見》反復(fù)強(qiáng)調(diào)期刊要數(shù)字化、智能化，促進(jìn)出版變革；2021年出臺的《關(guān)于推動學(xué)術(shù)期刊繁榮發(fā)展的意見》再次強(qiáng)調(diào)了學(xué)術(shù)期刊適應(yīng)智能化發(fā)展趨勢的重要意義。但由于數(shù)據(jù)平臺、語言、出版水平以及人工智能技術(shù)的限制，在我國科技期刊出版領(lǐng)域，人工智能技術(shù)應(yīng)用相對較少［27］。以ChatGPT為例，由于IP地址設(shè)置問題，我國科技期刊編輯很難在短期內(nèi)將其應(yīng)用到編輯加工實(shí)際工作中，這在一定程度上阻礙了我國科技期刊出版的智能化發(fā)展。同時，我國自主研發(fā)的智能編校工具大多存在算法和詞庫更新方面的局限性，在科技期刊編輯工作中的應(yīng)用并不廣泛［28］。因此，我國有必要進(jìn)一步自主研發(fā)輔助編輯人工智能工具，不斷吸收最新技術(shù)，建立高效的人機(jī)協(xié)同編輯體系，助力科技期刊出版業(yè)完成轉(zhuǎn)型升級，全面提升我國科技期刊的智能化水平。

4 結(jié)語

ChatGPT可校正語法錯誤、簡化語言和規(guī)范學(xué)術(shù)用語，輔助科技期刊編輯完成摘要等文本潤色，但是也會提供錯誤信息、誤認(rèn)專業(yè)術(shù)語等。在編輯加工方面，期刊編輯的人工判斷仍不可替代。編輯人員應(yīng)善于利用ChatGPT生成的信息，并認(rèn)真對待編輯過程。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我國應(yīng)進(jìn)一步提升科技期刊編輯的智能化信息素養(yǎng)，積極研發(fā)具有自主產(chǎn)權(quán)的人工智能工具，以應(yīng)對國際科技期刊出版智能化變革帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本研究的局限在于：（1）采用文本分析方法，結(jié)果的解釋范圍有限，后續(xù)應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大研究范圍，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究結(jié)論在代表性和外推性上的不足；（2）由于樣本量和研究設(shè)計的限制，沒有進(jìn)一步區(qū)分ChatGPT在編輯中文科技期刊摘要不同部分時的能力差異，未來研究可以進(jìn)一步探索ChatGPT在不同寫作要求和語言風(fēng)格下的文字潤色水平；（3）為了保證研究的可重復(fù)性，避免不同研究者的主觀干擾，在對ChatGPT測試時做了嚴(yán)格的命令語句設(shè)定，未來可以針對ChatGPT的對話功能，開展更為深入的、基于多次人機(jī)交互和命令修正的文字編輯測試研究，幫助期刊編輯進(jìn)一步了解ChatGPT的文本編輯能力。