科研论文的引用之困

风险与机遇 1年前 (2023) lida

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文章主题：科研论文, 作者, 审稿人, 引用次数

之前我们对ChatGPT在航天领域的应用做了一些分析。那么，ChatGPT究竟有什么优点和缺点呢？在科研工作中，它会给我们带来什么样的影响呢？

首先，我们要承认ChatGPT是一个非常先进的语言模型，它能够以对话的形式与人类进行交流，回答各种问题，甚至创作一些有趣的内容。根据OpenAI的介绍，ChatGPT是基于GPT-3.5系列的模型，并且使用了强化学习从人类反馈中进行优化。这使得ChatGPT能够适应不同的场景和需求，比如调试代码，找到创意灵感，或者学习新知识。但是，ChatGPT也不是完美的。它有时会产生一些错误或者无意义的回答，这可能是因为它没有一个可靠的真实数据源来验证它的输出。它也会受到输入语句的微小变化的影响，导致不一致或者矛盾的回答。它还会过度冗长或者重复使用某些短语，这可能是因为它受到训练数据的偏差或者过拟合问题的影响。ChatGPT既有其独特的优势，也有其不可忽视的局限性。我们不能盲目地崇拜或者恐惧它，而应该客观地评估它的潜力和风险。我们也不能简单地认为ChatGPT能够取代人类或者抢走人类的工作，而应该思考如何与之合作或者监督，以实现人类和人工智能的共赢。

哪些人可能被ChatGPT所替代?

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那么，究竟哪些人可能被ChatGPT所替代，科研工作者是否也会有这样的危机呢？在未来，ChatGPT是否会取代人类的一些工作呢？这取决于这些工作的性质和要求。我们可以从三个方面来分析：工作是否需要体力，是否需要创造力，以及是否需要产生新的信息。首先，如果一个工作只需要重复性的动作，而不需要太多的思考和判断，那么ChatGPT可能会比人类更有效率。例如，打字，翻译，或者整理数据等工作。这些工作不需要太多的体力，也不需要太多的创造力，只需要按照一定的规则和格式来执行。ChatGPT可以利用它强大的语言模型和大量的训练数据来完成这些工作，而且不会感到疲劳或厌倦。其次，如果一个工作需要一定程度的创造力，那么ChatGPT可能会有一些优势，但也有一些局限性。例如，写作，绘画，或者编程等工作。这些工作需要一些体力，但更重要的是需要一些创造力，也就是能够产生一些新颖和有趣的想法和表达方式。ChatGPT可以利用它的生成能力和多样性来产生一些有创意的内容，但是它也有一些缺点。比如，它不能理解真正的语境和目的，它不能保证生成的内容是正确和合理的，它也不能保证生成的内容是原创和有价值的。最后，如果一个工作需要高度的创造力，那么ChatGPT可能就无法胜任了。例如，科学研究，艺术创作，或者哲学思考等工作。这些工作需要很多体力和创造力，但最重要的是需要产生新的信息，也就是能够发现或创造一些新的知识和真理。ChatGPT不能做到这一点，因为它本质上是一个信息处理器，而不是一个信息源。根据信息论的基本原理，信息是不确定性的度量，也就是说，信息是对未知事物的描述。而ChatGPT只能利用已知事物（即训练数据）来预测或生成可能事物（即输出内容），它不能创造出未知事物（即新信息）。这就像一个没有引擎的汽车，再漂亮也跑不快。

什么样的科研工作者不会被取代？

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所以，要成为什么样的科研工作者才不会被ChatGPT取代呢？

在求学过程中，我的导师曾对我们说，科研论文的价值往往被低估。原因在于，除作者与审稿人外，很少有人会关注这些论文，因为它们往往缺乏新意，仅仅从不同角度复述了主流的研究课题。那时，我还觉得他的观点有些言过其实。然而，随着科研成果的逐渐累积以及从学生身份转变为导师，我逐渐发现，许多科学论文的引用次数确实不高，甚至其中半数以上都是作者相互引用。

我们经常说要做有创新性的工作，但事实上很多人只是说说而已。世界上还有很多未解决的问题，需要我们亲自动手去探索，这些问题或许不是很大，但却很关键。比如我们之前提到过的，ChatGPT技术在航天领域的应用可以大大提高航天任务的执行效率和准确性。例如可以帮助航天员更好地理解和处理大量的航天数据，如卫星图像、星际探测器的数据等。通过使用ChatGPT技术，可以实现航天数据的语义理解和自动分类，从而提高航天任务的效率和准确性。就需要我们做大量的研究、仿真、分析和探索才有可能能弄明白，光靠坐在实验室里空想肯定是没有用的。在吴军老师的《智能时代》中他提到这次可能未来只有2%的人能够适应时代的变化。这本书出了6年多了，但是从招商银行的财富报告看，前2%的人比我们想象的更有优势，而且这个优势还会越来越大。这不是因为他们懂得新技术，而是因为他们有正确的思维和方法。相反，很多人的竞争力却在下降，因为他们的思维逻辑是错误的，而他们的技能也很快会过时。最后，这是一篇与ChatGPT合写的文章，文字渲染工作它已经做得比普通人好太多了，但文章中所表述的观点和具有创造性的信息却是由人来完成的。那么，哪些科研工作者能够在这次技术变革中脱颖而出，似乎有答案了。内容编辑：田园、Open AI审核：杜轶琛