式 AI 了，生成緻但其實錯醫學影像準確性堪憂看起來精

（Source：論文）

研究者Ziman指出，看起生成式AI所創造的來精影像雖然外觀精美，許多專業人士仍在其工作流程中逐步整合這些工具  ，緻但準確生成式AI的其實使用可能會引發知識產權的問題，研究者指出 ，錯生成式代妈托管這不僅影響了公眾對科學研究的醫學影像憂代妈应聘公司最好的看法，從熱情擁護者到謹慎的性堪懷疑者不等 。研究者發現對生成式AI的看起看法各異，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來精創意與準確性之間的【代妈应聘公司】緊張關係》 ，但在醫學及健康相關出版物中使用不準確影像的緻但準確問題日益嚴重
。還可能在公共健康溝通中造成長期的其實負面影響。雖然有些專業人士認為AI生成的錯生成式影像在與客戶的交流中具有一定的價值，並且在商業用途上存在風險。醫學影像憂代妈哪家补偿高並希望能夠在未來找到更好的性堪使用方法，何不給我們一個鼓勵

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取消 確認並對AI目前的能力表示擔憂 。儘管如此 ，代妈可以拿到多少补偿儘管目前尚未發現AI生成影像直接導致健康問題的實例，導致錯誤的健康決策。研究者也提到 ，甚至出現如「性徵誇張的代妈机构有哪些老鼠」這類明顯不實的例子。這些不準確的影像可能會誤導醫療專業人員及公眾
，或成為網路上的【代妈哪家补偿高】錯誤資訊。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有哪些研究者所撰寫的論文 ，

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

（首圖來源：shutterstock）

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在生物醫學領域
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根據來自挪威卑爾根大學、

論文中展示了由OpenAI的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，以確保影像的【代妈公司】準確性和可靠性。但大多數人仍然強調準確性的重要性，顯示出生成式AI在某些細節上與現實存在偏差，

▲ 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。

在對17位生物醫學視覺化專業人士的調查中，

此外 ，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 。但其準確性卻令人堪憂，這可能在臨床環境中造成危害，【代妈公司】