随着人工智能的快速发展，大语言模型（LLMs）如ChatGPT、Kimi Chat等在生物多样性研究中展现出重要应用潜力。通过深入探讨Kimi Chat在文献回顾、研究假设设计、数据整理与分析、以及科学写作中的实际应用，本文揭示了人工智能如何助力科研人员更高效地处理信息、加速科学发现，并提高研究成果的表达质量。作者详细讨论了LLMs的优势，如快速处理大量科学文献、辅助形成研究假设、优化实验设计等，同时也坦诚地指出了其使用中的挑战与局限，如专业判断的需求、研究方法的同质化问题、以及伦理和数据准确性的考量。
为了应对这些挑战，本文建议研究人员在使用大语言模型时，保持批判性思维，对模型生成的数据和结果进行严格的审查和验证。科研人员应结合传统的研究方法和现场调查，以确保研究结果的科学性和准确性。同时，呼吁相关学术期刊对使用大语言模型生成的代码和文本的发表标准进行更细致的规定，以增强科研的透明度和问责性。这篇文章不仅是生物多样性研究者的宝贵资源，也对任何利用或考虑使用人工智能技术的科研人员提供了重要的参考和启示。如果您对科技如何推动生态研究和保护有兴趣，这篇论文绝对值得一读。
这篇文章也是南京林业大学“水杉”生态统计讲堂系列中《ChatGPT在生态学研究中的应用》报告的总结性文章，建议与之前的报告一并参考。欢迎大家提出宝贵的意见和建议。
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