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人工智能輔助科研要從可用走向可信

人工智能輔助科研要從可用走向可信未來,,人工智能或?qū)椭蒲泄ぷ髡咛^文獻(xiàn)檢索、粗讀的過程,,直接找到需要的文獻(xiàn),,大幅提升科研工作者的文獻(xiàn)閱讀效率,。對(duì)于科研工作者來說,,檢索,、閱讀文獻(xiàn)是一項(xiàng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作。在大模型發(fā)展如火如荼的今天,,以其為代表的人工智能正滲透進(jìn)人們工作生活的各個(gè)角落,,科研領(lǐng)域也不例外,。日前,阿里巴巴發(fā)布了基于Transformer架構(gòu)自主研發(fā)的千億參數(shù)級(jí)夸克大模型,。據(jù)介紹,,該大模型可用于科研資料收集、文獻(xiàn)快速閱讀與翻譯,、創(chuàng)作潤(rùn)色等場(chǎng)景,。不僅是阿里巴巴,科大訊飛股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱科大訊飛),、騰訊等企業(yè),,也都推出了用于輔助科研的大模型產(chǎn)品。這一系列產(chǎn)品的問世,,正悄然改變著科研工作者的工作方式,。大模型已進(jìn)入科研領(lǐng)域今年初,ChatGPT的走紅掀起了語(yǔ)言大模型熱潮,。人們可以隨心所欲地提出問題,,大模型總會(huì)給出答案。這股風(fēng)很快也吹到了科研領(lǐng)域,。ChatGPT發(fā)布后不久,,一款名為txyz.ai的應(yīng)用插件在科研圈中受到追捧。這是一款借助ChatGPT的強(qiáng)大理解能力,,專門用來閱讀科研文獻(xiàn)的插件,。用戶可以直接將論文全文上傳至該應(yīng)用,并提出相應(yīng)解讀要求,,它便能夠以最快速度對(duì)用戶提出的問題予以回答,。即使沒有下載論文全文也沒關(guān)系,txyz.ai支持對(duì)論文預(yù)印本網(wǎng)站進(jìn)行檢索。用戶可以只提供一個(gè)論文ID序號(hào),,txyz.ai就會(huì)自動(dòng)檢索,、學(xué)習(xí)該論文,并根據(jù)用戶需求給出回答,。不僅如此,,用戶還能以聊天的方式與其進(jìn)行對(duì)話,就論文中的內(nèi)容提出各種問題,。視頻網(wǎng)站嗶哩嗶哩知名科普博主嚴(yán)伯鈞是txyz.ai的忠實(shí)用戶,,他時(shí)常在各類科普視頻中使用txyz.ai來協(xié)助解讀論文。在他看來,,txyz.ai給出的論文解讀準(zhǔn)確率已經(jīng)非常高,,具備很強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,可以幫助科研工作者更加高效地檢索,、閱讀文獻(xiàn),。“txyz.ai無法解讀的情況當(dāng)然也會(huì)有,?!眹?yán)伯鈞表示,以他的使用經(jīng)驗(yàn)來看,,向txyz.ai提出的問題必須是一個(gè)能被回答的“有效問題”,,“如果問題問得太細(xì)、太深,,或者過于刁鉆古怪,,那么它就會(huì)直接告訴你,無法回答”,。但必須承認(rèn)的是,,在大模型迅猛發(fā)展并逐漸進(jìn)入千行百業(yè)的今天,專門針對(duì)科研領(lǐng)域的大模型產(chǎn)品仍然不算多,,且大多數(shù)是試驗(yàn)性質(zhì)的產(chǎn)品,。不久前,科大訊飛在發(fā)布最新版本的訊飛星火認(rèn)知大模型V3.0時(shí),,也一口氣發(fā)布了12個(gè)面向行業(yè)的專用大模型,。其中便有聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心共同研發(fā)的、面向科研工作者的科技文獻(xiàn)大模型,,以及基于該大模型的應(yīng)用產(chǎn)品——星火科研助手,。這也是國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的專門為科研工作推出的大模型產(chǎn)品。目前,,星火科研助手有成果調(diào)研,、論文研讀,、學(xué)術(shù)寫作三大功能。浙江大學(xué)第一附屬醫(yī)院圖書館工作人員以“大語(yǔ)言模型”為關(guān)鍵詞對(duì)星火科研助手進(jìn)行了試用,。在“成果調(diào)研”板塊,,星火科研助手在檢索到的1251314篇文獻(xiàn)中遴選了167篇文章進(jìn)行分析,給出了關(guān)于大語(yǔ)言模型的概述,。其還可以進(jìn)一步從遴選的167篇文章中勾選最多30篇文章,,據(jù)此生成綜述。星火科研助手的論文研讀功能則采用當(dāng)前大語(yǔ)言模型通用的問答模式,,可默認(rèn)生成論文摘要、方法,、結(jié)論等主要信息,;用戶也可以就自己關(guān)心的論文內(nèi)容進(jìn)行提問,科研助手會(huì)根據(jù)文章內(nèi)容進(jìn)行回答,。其學(xué)術(shù)寫作功能則主要聚焦科研文章的翻譯與潤(rùn)色,,目前支持中英文互譯,也可以對(duì)研究人員撰寫的英文文章進(jìn)行潤(rùn)色,。須保證內(nèi)容真實(shí)且專業(yè)由于技術(shù)原因,,大模型有時(shí)會(huì)出現(xiàn)編造信息、“一本正經(jīng)地胡說八道”的現(xiàn)象,。這種現(xiàn)象在業(yè)內(nèi)被稱為AI幻覺,。生活中,人們?cè)诤痛竽P土奶鞎r(shí),,如果出現(xiàn)了AI幻覺,,人們可能會(huì)一笑了之;但若AI幻覺出現(xiàn)在追求嚴(yán)謹(jǐn)精確的科研領(lǐng)域,,后果可能就會(huì)很嚴(yán)重,。科大訊飛北京研究院執(zhí)行院長(zhǎng),、科技文獻(xiàn)大模型研發(fā)負(fù)責(zé)人伍大勇表示,,研發(fā)科技文獻(xiàn)大模型,核心難點(diǎn)就在于保證其內(nèi)容的可信性和專業(yè)性,?!耙环矫妫@要依靠高質(zhì)量的論文數(shù)據(jù),;另一方面,,在模型預(yù)訓(xùn)練和監(jiān)督微調(diào)方面也需要下功夫?!蔽榇笥抡f,。他介紹,科大訊飛通過與中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心合作,在合規(guī)的情況下獲取了豐富的科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù),,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了去重,、去噪等處理,以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,?!靶腔鹂蒲兄植捎弥袊?guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心提供的論文接口來進(jìn)行論文檢索。此外,,我們還使用了基于論文知識(shí)庫(kù)的檢索增強(qiáng)和知識(shí)增強(qiáng)策略,。這些都使大模型生成的結(jié)果有據(jù)可依?!蔽榇笥卤硎?,這些措施從技術(shù)上保證了星火科研助手回答結(jié)果的準(zhǔn)確性,也盡量避免了大模型出現(xiàn)AI幻覺,。同時(shí),,伍大勇表示,,針對(duì)科技文獻(xiàn)服務(wù)的各個(gè)場(chǎng)景,,星火科研助手研發(fā)團(tuán)隊(duì)還邀請(qǐng)專業(yè)團(tuán)隊(duì),,對(duì)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督微調(diào),以提升星火科研助手在科技文獻(xiàn)服務(wù)上的性能表現(xiàn),?!袄缭诔晒{(diào)研和論文研讀功能上,我們采用大模型結(jié)合知識(shí)圖譜和知識(shí)庫(kù)的策略,,以保證產(chǎn)品輸出的內(nèi)容有據(jù)可依,。在學(xué)術(shù)寫作上,我們針對(duì)學(xué)術(shù)翻譯和學(xué)術(shù)英語(yǔ)潤(rùn)色專門進(jìn)行了大模型監(jiān)督微調(diào),,以達(dá)到比通用翻譯和校對(duì)產(chǎn)品更強(qiáng)的專業(yè)性,。”伍大勇說,?;蚰芗ぐl(fā)科研工作者更多靈感雖然目前尚未有太多人工智能產(chǎn)品被應(yīng)用于科研領(lǐng)域,但已有學(xué)者對(duì)人工智能進(jìn)軍科研提出了反對(duì)意見,,認(rèn)為這會(huì)讓科研工作者變得懶惰,。在嚴(yán)伯鈞看來,科研工作者在應(yīng)該“懶惰”的地方“懶惰”,,反而可以節(jié)省出更多時(shí)間用在更有價(jià)值的工作上,。閱讀文獻(xiàn)前首先要進(jìn)行文獻(xiàn)檢索。為此,,科研工作者往往需要搜尋大量文獻(xiàn),,在此基礎(chǔ)上對(duì)部分感興趣的文獻(xiàn)進(jìn)行粗讀,,以進(jìn)一步判斷哪些是自己真正需要的文獻(xiàn)。這是實(shí)打?qū)嵉摹绑w力活”,。嚴(yán)伯鈞認(rèn)為,,在這種情況下,借助人工智能工具幫助科研工作者跳過檢索,、粗讀的過程,,以更高效的方式直接找到需要的文獻(xiàn),可大幅提升科研工作者的文獻(xiàn)閱讀效率,。雖然可以借助大模型等工具來檢索閱讀文獻(xiàn),,但嚴(yán)伯鈞也不否認(rèn)讀原文的價(jià)值?!霸漠?dāng)然要讀,,但并不一定是每篇都要讀。更加精準(zhǔn)地定位到需要的文獻(xiàn)后再進(jìn)行精讀,,是更加高效的方式?!蔽榇笥峦瑯颖硎?,研發(fā)星火科研助手的初衷在于幫助用戶快速了解論文核心內(nèi)容,提高論文研讀效率,,讓科研工作者能夠把更多精力花在更為重要的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等工作上,。“輔助提升科研效率是科技文獻(xiàn)大模型的關(guān)鍵和目標(biāo),,但科研工作所需要的靈感,、思路、邏輯推理,、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,、創(chuàng)新與探索等仍離不開科研工作者發(fā)揮主觀能動(dòng)性?!笔聦?shí)上,,除了能夠輔助閱讀文獻(xiàn),人工智能已經(jīng)在多個(gè)科學(xué)研究領(lǐng)域帶來實(shí)際成果,。例如在預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面,,人工智能產(chǎn)生的成果已經(jīng)遠(yuǎn)超人類過去工作的總和。嚴(yán)伯鈞認(rèn)為,,這種需要大量計(jì)算,、反復(fù)試錯(cuò)的工作,正是人工智能的強(qiáng)項(xiàng),,人類應(yīng)與其形成合理分工,,擁抱新技術(shù),。談及未來人工智能可能給科研工作帶來的改變,嚴(yán)伯鈞認(rèn)為,,目前的文獻(xiàn)閱讀,、翻譯潤(rùn)色等功能,可能只發(fā)揮了人工智能在科研工作領(lǐng)域潛力的1%,。在他看來,,當(dāng)下科研發(fā)展正呈現(xiàn)出細(xì)分化的趨勢(shì),一位學(xué)者往往只深耕于某一科研領(lǐng)域,,而人工智能的跨界思維模式未來或能給科研工作帶來一些改變,。“或許人工智能可給科研工作者帶來更多跨領(lǐng)域,、交叉學(xué)科的原創(chuàng)性啟發(fā),,激發(fā)科研工作者更多想象力?!保ㄓ浾叨?芃)來源:科技日?qǐng)?bào)

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