明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 qbitai
在科技巨头为了chatgpt大打出手的另一边,学术圈对于chatgpt的关注也在升高。
一周时间内,nature连发两篇文章探讨chatgpt及生成式ai。
毕竟chatgpt最早还是在学术圈内掀起风浪,先后有学者拿它写论文摘要、改论文。
nature为此专门颁布禁令:chatgpt不能当论文作者。science则直接禁止投稿使用chatgpt生成文本。
但趋势已摆在眼前。
现在更应该做的,或许是明确chatgpt对于科学界的意义以及应当处于怎样的身位。
正如nature所言:
生成式ai及背后的技术发展如此之快,每个月都有创新出现。研究人员如何使用它们,将决定着技术和学界的未来。
chatgpt改变学术圈规则
在《chatgpt:五大优先研究问题》一文中,研究人员提出:
无法阻止chatgpt杀入学术圈,当务之急应该是研究探讨它会带来哪些潜在影响。
如果后续chatgpt被拿来设计实验、进行同行审议、辅助出版、帮编辑决定是否要接收文章……这些应用应该注意哪些问题?现在人类需要明确哪些边界?
研究人员认为,有5个方面需要优先考虑,并解释了原因。
坚持人类审查
chatgpt等对话式ai的一大特点,就是回答内容的准确性无法保证。而且编出来的瞎话都还很自然,容易对人产生误导。
比如,研究人员让chatgpt对一篇关于认知行为疗法(cbt)治疗焦虑等症状是否有效的论文,并进行总结概述。
chatgpt给出的回答中,存在很多事实性错误。如它说这项评估是基于46项研究,但实际上是69项,而且夸大了cbt的有效性。
研究人员认为如果有学者使用了chatgpt帮忙做研究,很可能被错误信息误导。甚至会导致学者在不知情的情况下,剽窃他人成果。
因此,研究人员认为在评审论文过程中,人类不能过度依赖于自动化系统,最终还是要由人类自己为科学实践负责。
制定问责规则
为了应对生成式ai的滥用,很多鉴别ai文本工具陆续诞生,它们能很好分辨出一段文字是不是人类自己写的。
不过,研究人员认为这种“军备赛”大可不必,真正要做的是让学术圈、出版商能更加公开透明地使用ai工具。
论文作者应该明确标注哪些工作是ai承担的,期刊如果使用ai审稿,也应该公开说明。
尤其是目前生成式ai已经引发了关于专利问题的讨论,ai生成的图像版权究竟该怎么算?
那么对于ai生成的问题,著作权应该属于为ai提供训练数据的人?ai背后的制作公司?还是用ai写文章的学者?作者身份的问题,也需要严谨定义。
投资真正开放的llm
目前,几乎所有先进的对话式ai,都是科技巨头们带来的。
关于ai工具背后算法的工作原理,很多都还不得而知。
这也引发了社会各界的担忧,因为巨头们的垄断行为,严重违背了科学界开放的原则。
这将会影响学术圈探寻对话式ai的缺点和底层原理,进一步影响科技的进步。
为了克服这种不透明性,研究人员认为当下应该优先考虑开源ai算法的开发和应用。比如开源大模型bloom,就是由1000位科学家联合发起的,性能方面可以匹敌gpt-3。
拥抱ai的优点
虽然有很多方面需要设限,但不可否认,ai确实能提升学术圈的效率。
比如一些审查工作,ai可以快速搞定,而学者们就能更加专注于实验本身了,成果也能更快发表,从而推动整个学术圈的脚步走得更快。
甚至在一些创造性工作上,研究人员认为ai也能有用武之地。
1991年的一篇开创性论文提出,人和ai之间形成的“智能伙伴关系”,可以胜过单独人类的智力和能力。
这种关系能够将创新加速到无法想象的水平。但问题是,这种自动化能走多远?应该走多远?
因此,研究人员也呼吁,包括伦理学家在内的学者,必须就当今ai在知识内容生成方面的界限展开讨论,人类的创造力和原创性可能仍旧是进行创新研究必不可缺的因素。
展开大辩论
鉴于当下llm带来的影响,研究人员认为学界应该紧急组织一次大辩论。
他们呼吁,每个研究小组都应该立即开组会,讨论并亲自试试chatgpt。大学老师应该主动和学生讨论chatgpt的使用和伦理问题。
在早期规则还没有明确的阶段,对于研究小组负责人来说,重要的是如何号召大家更公开透明地使用chatgpt,并开始形成一些规则。以及应该提醒所有研究人员,要对自己的工作负责,无论它是否由chatgpt生成。
更进一步,研究人员认为要立即举办一个国际论坛,讨论llm的研究和使用问题。
成员应该包括各个领域的科学家、科技公司、研究机构投资方、科学院、出版商、非政府组织以及法律和隐私方面的专家。
nature:chatgpt和aigc对科学意味着什么
兴奋又担忧,大概是许多研究人员对于chatgpt的感受。
发展到现在,chatgpt已经成为了许多学者的数字助手。
计算生物学家casey greene等人,用chatgpt来修改论文。5分钟,ai就能审查完一份手稿,甚至连参考文献部分的问题也能发现。
来自冰岛的学者hafsteinn einarsson,几乎每天都在用chatgpt来帮他做ppt、检查学生作业。
还有神经生物学家 almira osmanovic thunström觉得,语言大模型可以被用来帮学者们写经费申请,科学家们能节省更多时间出来。
不过,nature对chatgpt输出内容做出了精辟总结:
流畅但不准确。
要知道,chatgpt的一大缺点,就是它生成的内容不一定是真实准确的,这会影响它在学术圈的使用效果。
能解决吗?
从现在来看,答案有点扑朔迷离。
openai的竞争对手anthroic号称解决了chatgpt的一些问题,不过他们没有接受nature的采访。
meta发布过一个名为galactica的语言大模型,它由4800万篇学术论文、著作炼成,号称擅长生成学术方面内容,更懂研究问题。不过现在它的demo已经不开放了(代码还能用),因为用户在使用过程中发现它带有种族歧视。
即便是已经被调教“乖巧”的chatgpt,也可能会在刻意引导下输出危险言论。
openai让chatgpt变乖的方法也很简单粗暴,就是去找非常多的人工给语料标注,有声音认为这种雇人看有毒语料的行为,也是一种剥削。
但无论如何,chatgpt及生成式ai,开启了人类新的一扇想象之门。
医学学者埃里克·托普(eric topol)表示,他希望未来能有包含llm的人工智能,可以交叉检查学术文献中的文本和图像,从而帮助人类诊断癌症、理解疾病。当然这一切要有专家做监督。
他说,真没想到我们在2023年年初,就看到了这样的趋势。
而这才只是开始。
参考链接:
[1]https://www.nature.com/articles/d41586-023-00340-6[2]https://www.nature.com/articles/d41586-023-00288-7
— 完 —
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