西弗吉尼亚大学的研究人员对最新的官方ChatGPT插件Code Interpreter（代码解释器）进行了各种任务的测试，并将研究成果发表在《生物医学工程年鉴》上。研究结果显示，该插件在在教育环境中具备潜力，同时使用该插件的也会受到限制，特别是对于利用计算方法为癌症和遗传疾病的有针对性治疗进行生物学数据处理的科学家。

Code Interpreter在教育环境中非常有用，然而，它没有适用于生物信息学的必要特性。Code Interpreter的未来发展很有可能将其应用到生物信息学、金融和经济学等多个领域。

自2022年12月发布以来，人工智能聊天机器人ChatGPT已经引起了企业、教育工作者和公众的关注。然而，在生物医学研究领域，包括生物信息学（计算机科学与生物学的交叉领域），它并没有完全满足人们的需求，人们急切地期待OpenAI的Code Interpreter插件来填补这些空白。

不具备科学背景的人将能够通过Code Interpreter轻松进行编码或编程，这是一种具有成本效益的方法，它激发了学生对数据分析的好奇心，增强了他们的学习兴趣。然而，与此同时，用户需要理解如何解释数据，甄别结果的准确性，并知道如何与聊天机器人进行交互。

Code Interpreter有助于用户确定ChatGPT给出的回答是否准确。由于ChatGPT并不擅长提供引用或参考来支持其回答。如果被问及回答的依据来源，它可能会虚构参考来源。Code Interpreter提供了一个减少“错误答案”的解决方案。

该团队发现Code Interpreter在将数据转化为图表和图形方面，能力表现突出。对于Code Interpreter未来的升级建议包括：为下载基因组数据提供网络访问、安装专门用于生物信息学的软件、扩展存储容量以及支持其他编程语言。此外，研究人员还发现有需要满足诸如HIPAA等法规的隐私和安全应用。

（编译自：https://www.sciencedaily.com/releases/2023/08/230825122024.htm）

（本刊讯）