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在大模型時(shí)代，原本需要人類(lèi)博士生耗費(fèi)數(shù)月甚至數(shù)年的科學(xué)論文、同行評(píng)審報(bào)告，只需要一個(gè)“精心”打磨的prompt，大語(yǔ)言模型（LLM）便可以在幾分鐘內(nèi)“生成”有模有樣的博士級(jí)作品。

然而，（暫時(shí)）拋去生成結(jié)果的準(zhǔn)確性不談，我們不禁思考：大模型時(shí)代，人類(lèi)自己撰寫(xiě)科研文章還有價(jià)值嗎？由LLM生成的作品是否完全代表其背后人類(lèi)的想法呢？

日前，一篇發(fā)表在

Nature子刊NatureReviewsBioengineering上的社論文章“Writingisthinking”（寫(xiě)作即思考）探討了這一問(wèn)題。文章寫(xiě)道：

編輯潤(rùn)色LLM生成的文本，可能比完全獨(dú)立創(chuàng)作一篇文章或一份評(píng)審報(bào)告更費(fèi)時(shí)費(fèi)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(jìn)行有效的修改。寫(xiě)作的意義遠(yuǎn)不止于報(bào)告結(jié)果；它更是一種激發(fā)新思想、新觀點(diǎn)的工具。若將整個(gè)寫(xiě)作過(guò)程完全“外包”給LLM，我們或許將失去一個(gè)寶貴的機(jī)會(huì)：反思自身研究領(lǐng)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(guān)于在LLM時(shí)代人類(lèi)撰寫(xiě)科學(xué)論文的價(jià)值。

撰寫(xiě)科學(xué)論文是科學(xué)方法的重要組成部分，也是交流研究成果的常見(jiàn)做法。然而，寫(xiě)作的意義遠(yuǎn)不止于報(bào)告結(jié)果；它更是一種激發(fā)新思想、新觀點(diǎn)的工具。寫(xiě)作能夠迫使我們思考——不是以我們思維通常漫無(wú)目的、非線(xiàn)性地游走的方式，而是以一種有條理、有目的的方式。

通過(guò)將研究書(shū)寫(xiě)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(xiàn)，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(xué)論斷，而是有科學(xué)證據(jù)支撐的。例如，研究表明，手寫(xiě)能夠促進(jìn)大腦廣泛區(qū)域的神經(jīng)連接，并對(duì)學(xué)習(xí)與記憶產(chǎn)生積極效應(yīng)。

論文鏈接：

https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2023.1219945/full

“這是對(duì)持續(xù)重視人類(lèi)原創(chuàng)科學(xué)寫(xiě)作重要性的再次呼吁?！?/p>

這一呼吁在LLM時(shí)代或許顯得有些不合時(shí)宜。因?yàn)槿缃瘢柚‘?dāng)?shù)奶崾驹~（prompt），LLM可以在幾分鐘內(nèi)“生成”出看似完整的科學(xué)論文、同行評(píng)審報(bào)告，似乎節(jié)省了在完成艱苦研究工作后發(fā)布成果的時(shí)間和精力。

然而，LLM尚不能被視為真正的作者，因其缺乏責(zé)任擔(dān)當(dāng)。因此，我們不會(huì)考慮發(fā)表完全由LLM“創(chuàng)作”的手稿（盡管使用LLM進(jìn)行校對(duì)是允許的，但需明確聲明）。更值得深思的是，如果寫(xiě)作本身就是一種思考過(guò)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(dāng)前的LLM并非完美無(wú)缺，它們存在“幻覺(jué)”。因此，任何由LLM生成的文本，包括每一處引用，都必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的核查與驗(yàn)證。這樣一來(lái)，LLM究竟能在多大程度上真正節(jié)省時(shí)間，仍值得懷疑。某些情況下，編輯潤(rùn)色LLM生成的文本，可能比完全獨(dú)立創(chuàng)作一篇文章或一份評(píng)審報(bào)告更為費(fèi)時(shí)費(fèi)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(jìn)行有效的修改。當(dāng)然，其中一些問(wèn)題可能通過(guò)僅在科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)上訓(xùn)練的LLM來(lái)解決。時(shí)間會(huì)給出答案。

這并非意味著LLM無(wú)法成為科學(xué)寫(xiě)作的有用工具。例如，LLM可幫助提升可讀性和語(yǔ)法，這對(duì)以英語(yǔ)為非母語(yǔ)的用戶(hù)尤為有用。LLM還可以幫助快速搜索、歸納龐雜的科研文獻(xiàn)，提供關(guān)鍵信息點(diǎn)，并輔助頭腦風(fēng)暴，激發(fā)創(chuàng)意。此外，LLM有助于克服寫(xiě)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(guān)領(lǐng)域間的潛在聯(lián)系，從而點(diǎn)燃新的靈感火花。

然而，若將整個(gè)寫(xiě)作過(guò)程完全“外包”給LLM，我們或許將失去一個(gè)寶貴的機(jī)會(huì)：反思自身研究領(lǐng)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(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了學(xué)術(shù)寫(xiě)作與出版的范疇。

整理：?jiǎn)讨?/p>

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