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关于大语言模型ChatGPT的讨论这两年间从未间断。随着大型语言模型（如ChatGPT）的广泛应用，有越来越多的人使用大语言模型辅助自己的科研。
例如，大语言模型可以帮助我们迅速总结复杂冗长的论文，辅助我们修改论文中的语法错误，甚至帮我们写复杂的画图和计算代码。大语言模型的使用极大的提升了科研工作者的工作效率。然而，大语言模型在学术论文写作中的应用仍然是个有争议的话题，一些研究者直接将大语言模型写作的内容复制粘贴在自己的论文中，闹出了不小的笑话，例如下面这个例子, 在论文的总结内容中直接出现了"I am an AI language model"这样的话，这篇论文最后遭到了期刊的撤稿。
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随着这样的事件越来越多，学术期刊纷纷对其使用做出了不同的回应。总体而言，大多数期刊对ChatGPT等人工智能工具的使用持谨慎态度。例如Nature要求不可将ChatGPT列为作者，另外论文作者需要对其中的生成内容负责等。
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当然，这并不意味着完全不可以在科研学习和论文写作中使用聊天机器人，关键在于如何正确使用。实际上，虽然Nature 要求不可将大语言模型作为作者，但却发表了许多关于如何使用大语言模型来帮助科研的建立。例如于Dritjon Gruda教授曾在今年四月份发表的关于使用ChatGPT助力学术写作的内容。该内容被刊登在Nature career column板块。
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近期，Milton Pividori教授在Nature career column板块又发布了一篇文章，详细说明了如何将ChatGPT用于日常科研学习。
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Milton Pividori教授是科罗拉多大学安舒茨医学院生物医学信息学系和健康人工智能中心的助理教授兼 Pividori 实验室的负责人（PI）。今天小编就带大家看看这篇文章给了哪些使用大语言模型进行学术写作的建议。该文主要分为三个部分介绍：1. 如何找到适合的任务——判断任务是创造性任务还是机械性任务2. 如何设计你的提示/问题——用好聊天机器人，你输入的问题是关键3. 如何使用聊天机器人写作/写代码——相较于阅读，聊天机器人更擅长写在考虑一个可能的应用之前，你需要问自己这个任务需要多少创造力，以及如果这个模型的输出结果错误会带来什么样的后果。什么样的任务只有人能完成，而什么样的任务比较机械化并且相对无聊。拿一个研究项目的文献综述阶段举例，文献综述的目标是通过反复的过程，产生一个经过精炼的文章列表，并总结这些文章的主要观点。这似乎是一个聊天机器人可以很好地完成的任务，但在最初阶段却并非如此。定义研究问题需要创造性思维，你需要仔细阅读文章，识别研究空白，提出假设，并开始思考如何以实验方式解决这个问题。在这个过程中，你可能希望尽可能多地理解每篇文章的内容，包括它的图表、表格和补充材料。而聊天机器人可能会遗漏关键信息，更重要的是，它可能会妨碍你做出创造性和逻辑性的联系。然而，在研究过程的后期，你的目标会有所不同。此时，你可能希望快速“阅读”（即总结）与自己的工作不太直接相关的文章。在这种情况下，使用聊天机器人助手的风险较小。因此后期的工作可以借助ChatGPT完成。文中提到，如果你要高效地使用ChatGPT，就需要有一个好的问题。这听上去似乎显而易见，然而很明显ChatGPT还没有聪明到，不论你怎样问它或者问它什么样的问题，它都能理解并准确回答。这里作者给出了一些设计问题的基本方法：- 首先你必须清楚地知道你想要模型做些什么，并下达明确的指令。例如请总结一段话的含义或修改一段话等。
- 让模型带入一个角色进行角色扮演，例如如果你是一个职业编辑，你会。。。
- 提供真实的输入和输出示例，向模型展示你要它做什么。例如你需要它写一段程序代码，可以将部分输入和你想要的输出告诉它让它达到你想要的效果。
- 指定模型的回答范围，例如向对表观遗传学有基本了解的人解释一下。。。甚至是确切的输出格式，如CSV文件格式等。
- 文章还提供了一些可选的方法，例如指定字数限制，文本是否应该使用主动语态或被动语态以及任何其他要求等。
你是一位处理科学文本经验丰富的专业编辑。请按照“背景—内容—结论的结构修改以下稿件摘要，使其符合以下要求：1. 背景部分向读者传达文章将填补的研究空白。第一句话通过介绍更广泛的研究领域来引导读者。然后，背景逐渐收窄，直至落在研究所回答的开放性问题上。一个成功的背景部分应将研究的贡献与现有技术状态区分开来，传达出当前文献中缺失的内容（即具体的研究空白）以及为什么这很重要（即具体研究空白与更广泛背景之间的联系）。2. 内容部分（例如，“在这里，我们……”）首先描述用于填补研究空白的新方法或新途径，接着简要概述研究结果。3. 结论部分 通过解释结果来回答背景部分最后提出的问题。结论部分可能还有第二部分，强调这一结论如何推动更广泛领域的发展（例如，“更广泛的意义”）。在该样本中，这个问题被切的很碎，首先指定了扮演对象--专业编辑，然后每一步都发出具体指令，做什么，怎么做，甚至在AI有可能难以理解的地方做出预判并详细解释。在作者的经验中，相较于阅读，使用ChatGPT来进行写作风险较小。因为使用ChatGPT阅读意味着你自己将不会阅读，因此可能会错过关键点。然而写作时你会严格检查输出内容。当你开始撰写稿件时，你或许已经清楚自己想表达的内容，此时你可以借助ChatGPT来润色文本。在这种情况下，可以将你想要的论文格式结构输入聊天机器人。另一种方法是先不借助任何工具进行写作，然后再使用聊天机器人来修改文本（例如，将段落调整为“背景—内容—结论结构），仔细检查其建议并采纳好的部分。在使用聊天机器人编写源代码时，你可以采取类似的方式：请求大型ChatGPT生成代码来解决一个问题或修复现有的错误代码。如果你已经知道代码需要实现的功能（即创造性部分），那么你需要编写一个提示，来指示模型使用哪种编程语言和库（即机械性部分）。然后，运行代码以查看它是否正常工作。然而，你有可能遇到一些糟糕的情况：代码产生了错误的结果或得出了错误的结论。即使代码看起来给出了正确的答案，你仍然需要仔细检查代码——而这一点需要你对代码有充分的理解。专业性：如果你自己都不知道一件事的完整流程，笔者并不建议你使用聊天机器人帮助你完成，因为这可能会产生预料之外的错误而你无法察觉。简而言之，聊天机器人目前的最大功效是加速或完善，而非设计或创造。语言：目前使用聊天机器人如ChatGPT，英语交流的准确度显著高于其他语言。总结：随着大型语言模型（LLMs）能力的不断提升，它们可以帮助我们专注于工作中创造性和富有挑战性的部分，并将那些较少需要智力投入的任务交给模型来处理。关键在于识别出哪些任务是只能由人类完成的——同时也要认识到LLMs仍然存在的局限性。Pividori M. Chatbots in science: What can ChatGPT do for you? Nature. 2024 Aug 14. doi: 10.1038/d41586-024-02630-z. Epub ahead of print. PMID: 39147814.Gruda D. Three ways ChatGPT helps me in my academic writing. Nature. 2024 Apr 8. doi: 10.1038/d41586-024-01042-3. Epub ahead of print. PMID: 38589655.关注我！不错过任何AIMShare学术资讯!！
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