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文献信息
01| 研究速读
这是一篇发表在Nature上的专栏讨论,章探讨了人工智能聊天机器人ChatGPT在科学研究中的潜在应用。以下是文章的核心内容:
1. ChatGPT介绍:ChatGPT是由OpenAI开发的AI聊天机器人,它基于大型语言模型(LLM),能够通过对话界面回答问题、撰写文章和生成代码。
2. 在科学中的应用:作者的实验室在过去18个月里,探索了将ChatGPT技术融入日常任务,如文献综述、学术文本修订和编写以及编程代码。
3. 有效使用ChatGPT:要有效使用ChatGPT,需要精心设计提示(prompt),包括明确模型的任务、指定模型应扮演的角色、提供输入输出示例、指定回答方式和格式等。
4. 找到合适的任务:在考虑ChatGPT的潜在应用时,需要考虑任务的创造性需求和模型出错的风险。例如,在文献综述的初期阶段,创造性思维很重要,而ChatGPT可能遗漏关键信息。
5. 写作比阅读更安全:使用ChatGPT进行写作比阅读更安全,因为你可以控制输出并捕捉到不准确或无意义的文本。作者建议在写作时使用ChatGPT来帮助构建文本,并在完成后进行审查。
6. 编程代码:在编写代码时,可以请求ChatGPT提供代码来解决问题或修复现有代码。重要的是要理解代码并检查其准确性。
7. 局限性和挑战:尽管LLM越来越强大,但它们在某些任务上仍有局限性。挑战在于识别只有人类才能完成的任务,并认识到LLM的局限性。
02| 研究结论
文章强调了大型语言模型(LLM)如ChatGPT在科学研究中的潜力,尤其是在提高生产力和帮助科学家专注于创造性和挑战性工作方面。然而,作者也指出了使用这些模型时需要考虑的局限性和挑战:
1。尽管LLM可以辅助科学家处理一些机械性或不太需要智力投入的任务,但它们在理解复杂概念和创造性思维方面仍有局限。
2. 作者建议在使用ChatGPT进行写作时,应该完全控制输出内容,并能够识别并纠正不准确或无意义的文本(即“幻觉”)。
3. 对于编程任务,作者建议在知道代码应该做什么的情况下,使用ChatGPT来生成或修复代码,但之后必须仔细检查代码以确保其正确性。
4. 文章最后指出,随着LLM能力的增强,它们可以帮助科学家专注于工作的核心部分,同时减轻那些不太需要智力投入的部分。但挑战在于识别只有人类才能完成的任务,并认识到LLM目前仍然存在的限制。
5. 总的来说,文章的结论是,虽然ChatGPT和其他LLM在科学研究中有其应用潜力,但用户需要明智地使用它们,同时意识到它们目前的能力限制。
03| 文章配图
论文概念图
(图片由AI大侠🤖阅读论文后绘制,技术来源GPT-4o
04| 具体建议
文章提供了一些具体的建议,以帮助科学家和研究人员更有效地使用ChatGPT这样的人工智能聊天机器人:
1. 设计有效的提示:使用清晰、具体的指令来引导聊天机器人,例如使用“总结”或“解释”等命令,并提供输入输出的示例。
2. 角色扮演:让模型扮演一个角色或人物,比如“你是一个专业的文稿编辑”。
3. 指定回答方式:明确告诉模型如何回答问题,比如“向一个对表观遗传学有基本了解的人解释”。
4. 使用专业工具:在进行文献综述时,使用专门的工具来搜索和评估文章的相关性,但也要结合标准搜索引擎来最大化找到相关论文。
5. 写作而非阅读:使用聊天机器人来帮助写作比用来阅读更安全,因为你可以控制输出并捕捉到不准确的内容。
6. 代码编写:在编写代码时,向聊天机器人请求帮助,但要确保理解并检查生成的代码。
7. 理解局限性:认识到聊天机器人在创造性思维和理解复杂概念方面的局限性。
8. 教育和培训:对于新手来说,如果他们不知道如何做某件事,强烈建议不要使用聊天机器人来代替他们完成。
9. 记录贡献:在使用聊天机器人辅助写作时,记录哪些部分是由人类贡献的,哪些是由模型贡献的,以避免潜在的学术不端行为。
10. 持续评估:持续评估和反思使用聊天机器人的效果,以确保它们能够提高科研工作的质量和效率。
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