在大模型時代，原本需要人類博士生耗費數(shù)月甚至數(shù)年的科學論文、同行評審報告，只需要一個“精心”打磨的prompt，大語言模型（LLM）便可以在幾分鐘內(nèi)“生成”有模有樣的博士級作品。
然而，（暫時）拋去生成結果的準確性不談，我們不禁思考：大模型時代，人類自己撰寫科研文章還有價值嗎？由LLM生成的作品是否完全代表其背后人類的想法呢？
日前，一篇發(fā)表在
Nature子刊NatureReviewsBioengineering上的社論文章“Writingisthinking”（寫作即思考）探討了這一問題。文章寫道：
編輯潤色LLM生成的文本，可能比完全獨立創(chuàng)作一篇文章或一份評審報告更費時費力，部分原因在于，我們需要先理解其生成內(nèi)容的邏輯，才能進行有效的修改。寫作的意義遠不止于報告結果；它更是一種激發(fā)新思想、新觀點的工具。若將整個寫作過程完全“外包”給LLM，我們或許將失去一個寶貴的機會：反思自身研究領域，并投入到將研究發(fā)現(xiàn)塑造為引人入勝敘事的創(chuàng)造性核心工作中去。
https://www.nature.com/articles/s44222-025-00323-4
完整內(nèi)容如下：
關于在LLM時代人類撰寫科學論文的價值。
撰寫科學論文是科學方法的重要組成部分，也是交流研究成果的常見做法。然而，寫作的意義遠不止于報告結果；它更是一種激發(fā)新思想、新觀點的工具。寫作能夠迫使我們思考——不是以我們思維通常漫無目的、非線性地游走的方式，而是以一種有條理、有目的的方式。
通過將研究書寫成文，我們可以將多年的研究、數(shù)據(jù)與分析梳理成一條清晰的故事線，從而提煉出研究的核心信息及其影響力。這并非空泛的哲學論斷，而是有科學證據(jù)支撐的。例如，研究表明，手寫能夠促進大腦廣泛區(qū)域的神經(jīng)連接，并對學習與記憶產(chǎn)生積極效應。
論文鏈接：
https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2023.1219945/full
“這是對持續(xù)重視人類原創(chuàng)科學寫作重要性的再次呼吁?！?/p>
這一呼吁在LLM時代或許顯得有些不合時宜。因為如今，借助恰當?shù)奶崾驹~（prompt），LLM可以在幾分鐘內(nèi)“生成”出看似完整的科學論文、同行評審報告，似乎節(jié)省了在完成艱苦研究工作后發(fā)布成果的時間和精力。
然而，LLM尚不能被視為真正的作者，因其缺乏責任擔當。因此，我們不會考慮發(fā)表完全由LLM“創(chuàng)作”的手稿（盡管使用LLM進行校對是允許的，但需明確聲明）。更值得深思的是，如果寫作本身就是一種思考過程，那么我們讀到的，究竟是論文背后研究者的想法，還是LLM基于算法生成的“想法”呢？
當前的LLM并非完美無缺，它們存在“幻覺”。因此，任何由LLM生成的文本，包括每一處引用，都必須經(jīng)過嚴格的核查與驗證。這樣一來，LLM究竟能在多大程度上真正節(jié)省時間，仍值得懷疑。某些情況下，編輯潤色LLM生成的文本，可能比完全獨立創(chuàng)作一篇文章或一份評審報告更為費時費力。部分原因在于，我們需要先理解其生成內(nèi)容的邏輯，才能進行有效的修改。當然，其中一些問題可能通過僅在科學數(shù)據(jù)庫上訓練的LLM來解決。時間會給出答案。
這并非意味著LLM無法成為科學寫作的有用工具。例如，LLM可幫助提升可讀性和語法，這對以英語為非母語的用戶尤為有用。LLM還可以幫助快速搜索、歸納龐雜的科研文獻，提供關鍵信息點，并輔助頭腦風暴，激發(fā)創(chuàng)意。此外，LLM有助于克服寫作障礙，為研究發(fā)現(xiàn)的闡釋提供不同視角，或揭示看似不相關領域間的潛在聯(lián)系，從而點燃新的靈感火花。
然而，若將整個寫作過程完全“外包”給LLM，我們或許將失去一個寶貴的機會：反思自身研究領域，并投入到將研究發(fā)現(xiàn)塑造為引人入勝敘事的創(chuàng)造性核心工作中去——而這遠遠超過了學術寫作與出版的范疇。
整理：喬治
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