随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）正逐步渗透进科学研究的各个领域，特别是在生态学和进化生物学中。最近MEE期刊发表了关于四篇大语言模型的论文。这四篇论文分别探讨了LLM在科研中的多维影响，既讨论了其带来的机遇，也分析了随之而来的挑战与潜在风险。
一、LLM对科研社交与合作的影响
《ChatGPT可能减少科研中的支持、友谊与学会的善意》由Joseph Millard等人在2024年10月发表，文章探讨了大语言模型（LLMs）尤其是ChatGPT在科研中的广泛应用，特别是在计算领域对研究人员社交互动的潜在影响。
1. LLMs在科研中的迅速普及：
自ChatGPT于2023年发布以来，LLMs在多个科学领域迅速走红，许多研究人员开始探索其在研究中的多种应用。尤其是在生态学和进化学领域，LLMs逐渐成为科学家们用于编程、数据分析、文献调研等任务的重要工具。Cooper等人（2024年）的观点文章中提到，LLMs为生态学研究的编码工作提供了巨大的潜在价值，同时也面临一些挑战。
2. LLMs的影响：辅助编程与学习过程
作者强调，LLMs在科研工作中的应用最显著的优势之一是其在编程过程中的出色表现，特别是对于需要大量计算和数据分析的研究人员。例如，过去硕士生或博士生在面对编程和统计问题时，通常会求助于更有经验的同事或导师，而这些互动在帮助学习编程语言和解决问题的过程中扮演了重要角色。然而，随着LLMs的普及，越来越多的学生直接通过像ChatGPT这样的工具来获取编码和统计方面的帮助，逐渐减少了面对面或线上社交互动的机会。尽管这些问题仍在被提出，但更倾向于转向LLMs而非同事。
3. 对早期职业研究人员的影响：
作者进一步指出，特别是硕士阶段的研究生和博士后研究人员，他们通常需要较多的支持和帮助。过去，他们通过向导师或高级研究人员请教问题，不仅能获得解决问题的答案，还能够建立信任和关系，形成学术社区的凝聚力。然而，现在这种人际互动的机会正在减少，学生们更愿意直接向LLMs寻求帮助，尤其是担心因为提出“简单问题”而被批评时。这不仅可能影响个人的自信心，还可能削弱学术社群的合作精神。
4. 社交互动的减少与社区凝聚力的挑战：
随着LLMs的普及，科研中的社交互动频率显著降低，尤其是在编程和统计问题上。以前，学生们面对编程问题时，会通过求助同事或导师的方式获得解答，同时也增加了团队的合作和交流机会。作者们通过观察发现，这类互动正在逐渐减少。即便问题仍在被提出，但许多问题现在几乎完全转向向LLMs寻求解答，导致同事之间的学术互动机会减少。这种现象在许多在线平台上也有迹象，例如StackOverflow上的问题数量自ChatGPT发布后大幅减少。
5. 对学术文化和支持系统的潜在影响：
作者们担心，LLMs的过度使用会削弱学术界的传统支持系统。学生和早期职业研究人员如果失去了与同事和导师的积极互动，他们可能难以培养必要的社交技能和信心，尤其是那些来自边缘化或未被充分代表群体的学生。这些学生在学术环境中本来就可能面临更多困难，如缺乏导师支持或孤立感，而失去社交互动机会可能会进一步加剧他们在学术界的适应难度。对这些群体而言，研究团队中的合作和互动往往是他们获得学术支持的重要渠道。
6. 建议：促进团队互动与协作
作者呼吁，科研团队的领导者应当有意识地促进组内的沟通和协作。他们指出，信任、友谊和相互尊重在学术中是不可或缺的，过度依赖LLMs可能会影响这些价值观。为了应对这一趋势，领导者应采取一些措施，例如组织团队内部的社交活动（如茶歇、读书会、编程俱乐部等），以此加强组内成员之间的联系。这些活动不仅有助于保持团队的社交互动，还能促进学术交流和学习。在这些活动中，LLMs可以被用作促进合作的工具，而非阻碍合作的原因。
例如，团队成员可以通过讨论自然语言中提出的算法问题，进一步理解如何将这些问题转化为编程语言。随后，大家可以共同使用ChatGPT提供的编程语言解决方案，并进行讨论，以深化对解决方案的理解。这种互动方式不仅能帮助学生更好地掌握编程技能，还能维持团队内的合作氛围。
7. 结论：
作者指出，科技的发展无可避免地会影响人类的行为方式，而这些变化有时可能带来我们未曾预见的负面后果。LLMs的使用已经显著改变了科研人员的工作方式，特别是减少了社交互动和支持系统的机会。未来的研究应进一步探讨这些技术对科研社群凝聚力的影响，并采取措施应对其可能带来的负面后果。与此同时，科研团队领导者应当积极采取行动，鼓励组内成员的互动与合作，维持良好的学术文化。
二、LLM对编程教学的支持与局限
我们还应该教授或学习编程吗？生态学与进化中的大语言模型（LLMs）使用：一名研究生的视角》由Heather Campbell等人于2024年10月发表，探讨了LLMs在编程中的使用对生态学与进化课程教学的影响，特别是编程技能教学在当今大语言模型日益普及背景下的相关性。
1. 编程在生态学与进化课程中的地位：
编程技能在生态学和进化学领域的需求越来越高，尤其是R语言的使用。在生态学研究中，R语言已成为最常用的编程语言，而熟练掌握R语言的能力也逐渐成为学术和职业机会的基本要求。然而，许多学生直到研究生阶段才第一次接触编程，这意味着他们不仅要学习编程语言，还要同时掌握高级统计学方法。这种学习负担较重，特别是在统计与编程这两项相互交织的技能上，学生面临着较高的学习曲线。
2. LLMs对编程的影响：
随着大语言模型（LLMs）的快速发展，很多人开始思考：如果LLMs可以自动生成代码，那么学习编程是否仍然必要？Cooper等人在2024年提出了类似的问题，是否还需要教授编程技能，特别是在LLMs已能够帮助解决这些问题的情况下。尽管LLMs能够在编程中提供很大的帮助，但目前关于学生如何使用LLMs进行编程的讨论还相对较少。作者团队基于他们在2024年2月于Harper Adams大学举办的一场R语言编程工作坊的讨论，分享了研究生群体对于使用LLMs进行编程的个人体验，并进行了定性分析。
3. 学生如何使用LLMs进行编程：
🔹提升搜索效率：与传统的网络搜索相比，LLMs在回答编程问题时更为高效。通常在使用传统搜索引擎时，学生们需要在多个网页之间来回跳转，寻找相关信息，而LLMs则能提供更具体和直接的答案。同时，LLMs的回答风格较为温和，不像一些网络论坛那样对初学者显得不友好。
🔹提供起点与清晰指导：LLMs在编写代码时提供了良好的起点，能够建议分析方法或推荐相关的R包，帮助学生简化或扩展他们的脚本。LLMs的简化语言对于编程初学者非常有帮助，特别是在没有导师随时指导的情况下，学生可以通过LLMs获得明确的解答。
🔹代码排错功能：LLMs在排查代码错误、分析语法问题方面非常有用。学生可以将错误信息粘贴到LLMs中，并获取有关错误的详细解释，这为调试代码提供了有效支持。
4. LLMs的局限性：
尽管LLMs在学习编程时有许多优势，但它们也存在明显的局限性：
🔹反馈响应不佳：学生们发现，当LLMs生成的代码不正确时，它们对反馈的响应较差，往往重复提供类似的错误答案。这意味着学生有时需要借助其他模型来打破这个循环，但这并不是理想的解决方案。
🔹需要较强的编程基础：使用LLMs有效解决编程问题需要学生具备一定的编程和统计基础，否则很容易被LLMs输出的错误信息误导。例如，LLMs有时会生成虚构的R包或错误解释统计结果。因此，学生必须有足够的基础知识来检查LLMs生成的代码和解释。
🔹未来LLMs的可访问性问题：随着LLMs的发展，特别是一些未来可能变为付费服务的版本，LLMs的可访问性可能成为一个问题。这可能会导致教育资源不平等，只有能负担得起LLMs订阅费用的学生才能继续使用这些工具完成作业和研究项目。
5. 编程教学仍然重要：
尽管LLMs在支持编程学习方面起到了积极作用，但作者认为编程仍需作为课程的一部分继续教授。LLMs不能完全取代教师的角色，因为依赖LLMs学习会影响学生对基本编程技能的掌握。教师支持的学习是培养学生基础知识和理解LLMs输出的关键，LLMs只能作为辅助工具而非主要教学手段。若只依赖LLMs，学生将失去深度学习和理解的机会，难以建立解决复杂问题所需的信心与技能。
6. 发现自我学习的潜力：
作者强调，学生应在学习编程的过程中发现自己的潜力，挑战自己去掌握那些看似困难的技能。如果学生过于依赖LLMs，他们将不会经历学习过程中的探索与研究，进而可能错失学习那些“核心技能”的机会。编程不仅是一个数据处理和分析的工具，更是学生在学习和科研中提升自信和能力的重要方式。LLMs的过度依赖可能会导致学生对自己的编程能力失去信心，阻碍他们成为独立的科研工作者。
7. 结论：
作者认为，尽管LLMs在编程学习中具有很大的潜力，但它们应当作为教学的辅助工具，而非取代编程教学。结合课堂教学和LLMs的支持，能够更好地帮助学生掌握编程技能，增强他们的学习自信。同时，编程教学仍然是培养学生深度理解和掌握技能的核心部分，尤其是在一个数据丰富且高度依赖数据分析的世界里，学习编程将继续在未来的科学研究和职业发展中占据重要位置。
三、LLM在科研发表压力下的潜在风险
《发表压力引入的大语言模型风险》由Thomas F. Johnson等人撰写，文章探讨了大语言模型（LLMs）在生态学和进化研究中的应用，特别是在当前学术环境中由发表压力所带来的潜在风险。作者指出，尽管LLMs能够加速研究进程，促进创新，但它们也可能通过某些不当使用，影响研究质量、阻碍研究人员的专业发展，并带来声誉损害。
1. 发表压力与LLMs的作用：
当前学术界普遍存在的“发表或灭亡”现象，促使研究人员越来越依赖发表论文数量、影响因子和引用等指标来评估职业成就。尤其对于早期职业研究者而言，由于学术岗位稀缺和工作不稳定，他们往往会选择使用LLMs来提高发表率。LLMs提供了低风险高回报的表象，似乎能迅速生成符合发表要求的研究成果。然而，这种依赖可能导致研究人员将LLMs视为捷径，专注于追求发表数量，而忽略了创新和研究质量。
2. 论文“黑客化”风险：
LLMs的广泛应用可能会加剧科学研究中的已有问题。作者指出，LLMs不仅可以加速代码开发，还可以自动化研究过程的多个步骤，包括数据分析、结果生成和论文写作。然而，这种便捷性可能导致研究人员为了快速发表而忽视研究的严谨性和方法的选择。例如，像不恰当的模型选择或数据分析中的“p-hacking”现象，已经在部分领域引发了可靠性问题。随着LLMs的引入，这些问题可能进一步加剧，因为LLMs可以轻松生成令人信服但错误的研究结果，甚至虚构引文和参考文献（所谓的“幻觉”现象）。这些“幻觉”信息已经开始出现在学术文献中，给科学记录带来了潜在的损害。虽然同行评审制度可以捕捉一些问题，但LLMs生成的错误可能更难识别，尤其是在审稿人负担日益增加的情况下。
3. 研究人员发展的受限：
LLMs的广泛应用还可能对科研人员的发展产生负面影响，特别是对早期职业的研究者。撰写论文、设计实验、申请科研资金和指导学生是科研人员成长的重要步骤，而通过这些过程，研究人员可以不断提高自己的科研能力。然而，如果研究者习惯依赖LLMs生成论文和研究结果，他们将无法获得这些宝贵的经验和技能。对于刚进入科研领域的研究人员，LLMs可能让他们误以为自己已经掌握了复杂的科研技巧，实际上他们并没有真正理解科研背后的科学逻辑。作者担心，随着LLMs的成熟，传统的科研技能如写作和实验设计可能会逐渐被贬值，导致研究人员无法独立思考和解决问题，最终限制了他们的科研能力和发展潜力。
4. 声誉风险：
LLMs的广泛应用还可能带来声誉风险。科学研究的核心是确保发现和结论的可信度与原创性，而如果被发现研究工作主要依赖于LLMs生成的内容，研究人员的信誉将面临严重挑战。特别是那些依赖LLMs撰写论文的研究者，如果其研究质量较低，可能会面临更严格的审查。这一问题尤其对非英语母语的研究人员更具挑战性，因为LLMs常被推广为一种帮助他们克服语言障碍的工具，但随着LLMs使用规范的不断变化，目前被视为可接受的做法在未来可能会被认为不合适。这不仅会影响个人声誉，也可能进一步损害公众对科学界的信任。
5. 建议与应对措施：
为了应对这些潜在风险，作者提出了一系列建议。首先，研究人员在使用LLMs时应保持透明，清楚标明LLMs在研究过程中的具体作用，并确保团队中具备验证LLMs输出的能力。其次，科学界应重新审视评价研究人员的标准，逐步减少对发表数量的过度关注，采用更全面的评价方法，例如叙事型简历和DORA宣言，以鼓励高质量研究而非简单的数量积累。此外，作者建议科研机构应对早期研究者加强指导，确保他们能够掌握和理解研究工作的核心要素，不仅仅依赖LLMs生成结果。同时，学术界应继续推进有关LLMs使用的讨论，并根据实际情况调整使用规范，确保科技创新不会以牺牲科学质量为代价。
LLMs的应用确实为科学研究带来了巨大的机遇，但同时也伴随着风险。为了确保LLMs的潜力能够得到最大化利用，学术界应谨慎使用这些工具，特别是在高压的发表环境中，防止它们对科研质量、研究人员发展和科学声誉产生负面影响。
四、LLM推动跨学科研究的潜力与挑战
《大语言模型在跨学科研究中的角色：机遇、挑战与前进方向》由Christos Mammides和Harris Papadopoulos撰写，讨论了大语言模型（LLMs）在科学研究中日益重要的作用，尤其是它们在促进跨学科合作中的潜力。文章分析了LLMs如何在全球挑战背景下，为跨领域研究提供支持，同时也探讨了其面临的风险和挑战，并提出了确保负责任使用的建议。
1. LLMs在跨学科研究中的潜力：
当前，全球面临的双重危机——生物多样性丧失和气候变化——需要通过跨学科的解决方案来应对。尽管跨学科研究的重要性已被广泛认可，但在实践中，研究人员在沟通和合作时常遇到障碍，尤其是由于各学科间缺乏共通的语言和知识。LLMs可以有效降低知识转移的成本，弥合学科间的鸿沟，帮助不同领域的研究人员理解彼此的关键概念和技术。例如，作者在BIOMON项目中，利用LLMs生成个性化的速成课程，帮助团队成员更好地理解彼此的领域。通过即时反馈，LLMs为研究人员提供了更灵活的学习途径，使跨学科研究变得更加高效。此外，LLMs还可以帮助生态学家适应其他学科中常用的先进技术，如Python语言中的机器学习方法，克服了研究人员在掌握新技术时的编程障碍。
2. LLMs在跨学科研究中的挑战：
尽管LLMs在跨学科研究中展示了巨大的潜力，但其使用过程中也伴随着重要的挑战和风险。一个主要的风险是LLMs可能生成错误的信息或代码，特别是在涉及不熟悉的编程语言或方法时。LLMs有时会产生所谓的“幻觉”输出，生成不存在的函数或虚假的包，这些错误可能会影响研究结论。此外，即使代码看似运行正常，仍可能存在“静默错误”，即代码没有实现预期的任务，导致误导性结果。对于缺乏编程或验证经验的研究人员，尤其是生态学家来说，这种错误难以发现。因此，在跨学科研究中使用LLMs时，这些问题尤为明显，尤其当研究涉及到高级的机器学习技术或不熟悉的分析方法时。
3. 建议与前进方向：
为了应对LLMs在跨学科研究中的潜在风险，作者提出了一些应对建议。首先，研究人员在使用LLMs编写代码时，应将复杂任务分解为较小的步骤，这样可以更好地控制开发过程，减少出错的可能性。这种方法不仅能让研究人员更有效地检查和验证代码，还能促进学习，使每一步的输出更容易理解。其次，学术期刊应加强对LLMs生成代码的审查，推动开放研究，要求作者公开分析所使用的代码，确保其准确性和透明度。此外，期刊还应考虑任命专门的代码审查员，特别是对于依赖LLMs生成复杂代码的研究，确保其符合研究标准。
同时，作者还建议学术机构应加强对学生和研究人员的正式培训，特别是编程和数据分析方法的培训，以使研究人员能够有效使用LLMs并充分理解其局限性。鉴于LLMs的广泛应用，许多生态学和进化学的学术项目仍未提供足够的编程和数据分析课程，学生和研究人员的技能水平难以跟上当前快速发展的技术需求。因此，将LLMs纳入正式的教学培训，帮助研究人员理解其优势和潜在风险，是未来发展的关键一步。
4. 结论：
LLMs的崛起为跨学科研究带来了巨大的机遇，能够有效推动不同领域之间的知识转移和技术创新。它们可以帮助研究人员克服学科间的沟通障碍，促进更有效的合作。然而，LLMs的使用也伴随着重要的风险，包括生成错误信息、研究质量下降以及对研究人员发展的潜在限制。因此，学术界必须采取相应措施，确保LLMs的负责任使用，包括对代码的细致检查、开放透明的研究流程以及对学生和研究人员的正式培训。
通过这些措施，LLMs将能够在跨学科研究中发挥更大的作用，既能推动科研进展，又能最大程度地减少其潜在的负面影响。作者认为，随着LLMs的进一步发展和应用，它们将成为跨学科研究中不可或缺的工具，但关键在于如何负责任地使用这些技术，以确保科研质量与创新潜力的平衡。
写在后面：
这四篇论文从不同角度详细探讨了LLM在科研中的潜力与风险。LLM作为一个强大的工具，的确为科研带来了前所未有的便利，尤其是在编程、跨学科合作和知识转移方面。然而，正如这些文章所指出的，LLM的使用也带来了诸多挑战，包括减少科研中的社交互动、潜在的质量问题以及对科研人员成长的阻碍。因此，科研界需要审慎平衡LLM的应用，将其作为辅助工具，而非替代传统科研过程的全面解决方案。我们处于一个激动人心的科技变革时代，但也应意识到，科技进步与学术文化和科研伦理的结合，才是推动科研真正进步的关键。
