Large language model-based chatbot as a source of advice on first aid in heart attack

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0146280623004656

1. 本研究の学術的背景と核心となる「問い」
- 学術的背景：ラージスケールな言語モデルを利用したチャットボットがユーザーの質問に人間のように回答する能力を、一次救命措置のヒントを提供するために利用できるかどうかを考えてみた。
- 問い：心臓発作の際の援助に関する情報を提供するチャットボットの応答の質はどの程度なのか？

2. 本研究の目的と独自性、創造性
- 目的：心臓発作の際の援助に関する情報を提供するチャットボットの応答の質を評価する。
- 独自性・創造性：新しいBingチャットボット（Microsoft Corporation, USA）を使用し、「心臓発作が起きたら何をすればいいか」についての質問をシミュレーションした。

3. 本研究の位置づけ
- チャットボットを一次救命措置のアドバイスとして利用する可能性についての初の研究。

4. 本研究の成果
- チャットボットはすべてのユーザーの問いに対して一次救命措置に関するガイダンスを含む回答を提供した。しかし、生活に必要な指示を省いてしまうことも多い。例えば、人々に物理的な活動を停止するように助言したり、抗狭心症薬を服用するように指示したり、異常な呼吸をしている人に対して心肺蘇生を開始するように指示するなど。

5. 本研究の有効性の検証
- チャットボットによる心臓発作のヘルプアドバイスには欠落、誤り、誤解を招く指示があり、そのためチャットボットは一次救命措置の信頼できる情報源とは言えない。