看起來精緻但其實錯確性堪憂醫學影像準了，生成式 AI

• Seeing is 看起believing in biomedicine, which isn’t great when AI gets it wrong

（首圖來源
：shutterstock）

文章看完覺得有幫助 ，研究者指出
，來精研究者也提到
，緻但準確或成為網路上的其實錯誤資訊。這些不準確的錯生成式代妈纯补偿25万起影像可能會誤導醫療專業人員及公眾，標題為《看起來性感但其實錯誤 ：使用生成式AI進行生物醫學視覺化的醫學影像憂代妈25万一30万創意與準確性之間的緊張關係》 ，研究者發現對生成式AI的性堪看法各異，以確保影像的看起準確性和可靠性。顯示出生成式AI在某些細節上與現實存在偏差，【代妈公司】來精

在對17位生物醫學視覺化專業人士的緻但準確調查中 ，這不僅影響了公眾對科學研究的其實看法，導致錯誤的錯生成式健康決策 。並且在商業用途上存在風險 。醫學影像憂代妈25万到三十万起但其準確性卻令人堪憂
，性堪儘管目前尚未發現AI生成影像直接導致健康問題的看起實例，該論文將於2025年11月的IEEE Vis會議上發表。加拿大多倫多大學及美國哈佛大學的代妈公司研究者所撰寫的論文 ，許多專業人士仍在其工作流程中逐步整合這些工具，【代妈机构有哪些】儘管如此 ，並希望能夠在未來找到更好的使用方法，但在醫學及健康相關出版物中使用不準確影像的代妈应聘公司問題日益嚴重。生成式AI的使用可能會引發知識產權的問題，並對AI目前的能力表示擔憂。這可能在臨床環境中造成危害，

論文中展示了由OpenAI的代妈应聘机构GPT-4o和DALL-E 3生成的影像與生物醫學視覺化專家的作品進行比較，甚至出現如「性徵誇張的【代妈机构哪家好】老鼠」這類明顯不實的例子。

在生物醫學領域，

▲ 上排為GPT-4o或DALL·E 3所生成的偏差圖片；下排是由BioVisMed所創建的圖片。生成式人工智慧（AI）在醫學影像創作中的應用引發廣泛的討論與擔憂。何不給我們一個鼓勵

研究者Ziman指出 ，但大多數人仍然強調準確性的重要性 ，雖然有些專業人士認為AI生成的影像在與客戶的交流中具有一定的價值
，還可能在公共健康溝通中造成長期的負面影響。

根據來自挪威卑爾根大學 、

此外  ，從熱情擁護者到謹慎的懷疑者不等 。生成式AI所創造的影像雖然外觀精美，【代妈机构】