人工智能时代的科研革命：大语言模型如何重塑科学写作

在人工智能快速发展的今天，大语言模型(Large Language Models, LLMs)正在悄然改变科学研究的方方面面。尽管一些人对此持怀疑态度，但事实上，这项技术正在为科研工作者带来前所未有的机遇和挑战。本文将深入探讨 LLMs 对科学写作的影响，以及它们如何重塑科研生态。

大语言模型：科研写作的新助手

近年来，人工智能技术的突飞猛进使得大语言模型在科研领域的应用日益广泛。据统计，目前约有 10% 的科学期刊论文摘要是由 LLMs 至少部分撰写的。在计算机科学等领域，这一比例更是高达 20%。而在中国计算机科学家群体中，使用 LLMs 辅助写作的比例更是达到了惊人的三分之一。

这一现象引发了科研界的广泛讨论。有人担心，LLMs 的广泛使用可能会导致大量质量低劣的论文涌现，从而引入偏见、增加抄袭风险，并堵塞科学出版的机制。一些知名期刊，如 Science 系列杂志，甚至对使用 LLMs 的行为施加了严格的披露要求。

然而，这些担忧和限制措施可能是徒劳的，甚至是有害的。事实上，LLMs 的使用难以有效监管，而且许多科学家已经发现它们带来了实实在在的好处。

LLMs：科研效率的催化剂

在现代科研环境中，科学家们不仅要专注于实验室工作和理论思考，还面临着诸多时间密集型任务，如撰写论文、教学和填写无休止的基金申请。LLMs 的出现为科学家们提供了强大的写作辅助工具，大大加快了论文写作的速度。这不仅解放了科学家们的时间和精力，还为他们腾出更多空间来发展新想法、开展合作或检查工作中的错误。

更重要的是，LLMs 有助于平衡科研界长期存在的语言不平等问题。众所周知，许多顶尖学术期刊都以英语为主要语言，这对非英语母语的研究者造成了一定的障碍。LLMs 的翻译和编辑功能可以帮助这些研究者更好地表达他们的想法，使得全球科学家都能更容易地传播他们的发现。这意味着，未来科学家的评价将更多地基于他们想法的 brilliance 和研究的独创性，而非他们避免语法错误的能力。

LLMs 使用的潜在风险

尽管 LLMs 为科研写作带来了诸多益处，但我们也不能忽视它们可能带来的风险。

首先，LLMs 使得生成专业级文本变得更加容易，这可能会导致虚假科学论文的增加。例如，去年 Science 杂志收到的 10,444 篇投稿中，83% 在同行评审前就被拒绝了，其中很可能包含了一些由 AI 生成的"幻想"作品。

其次，LLMs 可能会无意中传播它们训练数据中所包含的文化偏见。由于缺乏真正的创造力，LLMs 也可能导致无意识的抄袭，直接复制人类过去的工作。

另外，LLMs 可能会产生所谓的"幻觉"——对专家来说显然错误但对其他人非常可信的内容。这些"幻觉"可能会混入科学文本中，造成误导。

最后，也是最令人担忧的是，写作本身往往是研究过程的重要组成部分，它有助于研究者理清思路、形成自己的想法。过度依赖 LLMs 可能会削弱这一过程，从而降低科学研究的质量。

如何应对 LLMs 带来的挑战

面对 LLMs 的广泛应用，单纯地试图限制其使用是不现实的，也是不明智的。事实上，LLMs 正在迅速变得更加普遍和强大，它们已经嵌入到文字处理器和其他软件中，很快就会像拼写检查器一样普遍。

调查显示，研究者们不仅看到了生成式 AI 在论文写作方面的好处，还认识到了它在编码和行政任务方面的潜力。更重要的是，LLMs 的使用难以被检测。即使科学期刊强加繁琐的披露要求，也无法真正判断这些规则是否被遵守。

因此，像 Science 这样的期刊应该放弃对使用 LLMs 作为写作工具的详细披露要求，只需要求作者做出简单的声明即可。

相反，科学界应该加强现有的防范措施来应对可能出现的问题。例如：

1. 加强同行评议：在生成式 AI 时代，同行评议将变得更加重要。可以考虑为审稿人提供时间补偿，以鼓励他们更仔细地审查论文。
2. 鼓励实验复现：应该为研究者提供更多激励来复制和验证他人的实验结果。
3. 改进评价体系：大学的聘用和晋升委员会应确保科学家基于其工作的质量和产生的新见解的数量来获得奖励，而不是仅仅看重论文数量。
4. 培养批判性思维：在教育过程中，应该更加注重培养学生的批判性思维能力，使他们能够辨识 AI 生成内容中可能存在的错误或偏见。
5. 开发 AI 检测工具：虽然目前还难以完全准确地检测 AI 生成的内容，但可以继续投资开发更先进的检测工具，以帮助编辑和审稿人识别可疑的内容。
6. 制定伦理准则：科研机构和学术组织应该制定明确的伦理准则，指导研究者如何恰当地使用 AI 工具，包括 LLMs。

结语：拥抱变革，推动科学进步

尽管 LLMs 的使用带来了一些挑战，但它们为科学研究带来的潜在益处是巨大的。通过合理使用这些工具，科学家们可以将更多的时间和精力投入到真正重要的研究工作中去。

正如历史上其他技术革新一样，LLMs 的出现也许会对科研生态造成短期的扰动，但长远来看，它们很可能成为推动科学进步的强大力量。关键在于，我们要学会如何明智地使用这些工具，同时保持科学研究的严谨性和创新性。

在这个 AI 迅速发展的新时代，科学界需要保持开放和适应的态度。通过合理利用 LLMs 这个强大的"校对者"，科学家们有望在未来取得更多突破性的研究成果，推动人类知识的边界不断扩展。

参考文献

1. "LLMs now write lots of science. Good", The Economist, June 27th 2024.