顶刊《Nature》深度解析：ChatGPT在科学中的应用
顶刊《Nature》深度解析：ChatGPT在科学中的应用
ChatGPT自2022年推出以来就以其强大的对话能力和多功能性引起了广泛关注。尤其是在学术领域，研究者们不断探索如何利用ChatGPT提高科研效率并优化学术写作流程。2024年8月，《Nature》发表了一篇由美国科罗拉多大学Milton Pividori撰写的文章——《Chatbots in Science: What can ChatGPT do for you?》（聊天机器人在科学中的应用：ChatGPT能为你做什么？），这篇文章详细探讨了ChatGPT在学术科研中的应用场景、优势、局限性，并提出了一些重要建议。本文基于该文章的内容，为您解析如何最大化利用ChatGPT提升学术写作的效率和质量。
优化提示词设计：高效利用ChatGPT的关键
Pividori指出，许多人误以为聊天机器人能够“理解一切”，但事实上，ChatGPT的表现完全依赖于提示词的质量。为了获得有用、精确的回答，用户需要设计清晰、具体的提示词（Prompt）。提示词设计是科学使用ChatGPT的核心能力，它决定了生成内容的准确性和适用性。
提示词设计的三大原则
- 明确任务目标
文章中提到，用户应明确告诉模型自己需要什么。例如使用动词“Summarize”（总结）或“Explain”（解释）来引导输出内容。
示例：
“Summarize the main findings of the paper on epigenetics published in 2020.”
（“总结2020年发表的一篇关于表观遗传学的论文的主要发现。”）
- 设定角色或身份
明确指定ChatGPT扮演的角色有助于提升输出的专业性。
示例：
“You are a professional copy editor specializing in scientific texts. Please revise the following abstract…”
（“你是一位专注于科学文本的专业文字编辑，请修改以下摘要……”）
- 指定具体的输出格式
Pividori强调，输出格式的要求至关重要。明确的格式指令可以帮助模型更好地满足用户需求。
示例：
“Explain the following concept in layman’s terms, suitable for a high school audience.”
（“用通俗易懂的语言解释以下概念，适合高中学生。”）
“Export this information as a CSV file for data analysis.”
（“将这些信息导出为CSV文件以便数据分析。”）
重点示例：如何优化论文摘要？
Pividori提供了一个具体案例，说明如何通过清晰的提示词优化论文摘要。以下是文章中的示例提示词：
“You are a professional copy editor with ample experience handling scientific texts. Revise the following abstract so that it follows a context–content–conclusion structure.”
（“你是一名在处理科学文本方面经验丰富的专业文字编辑。请修改以下手稿摘要，使其符合背景-内容-结论框架。”）
该框架包含以下要素：
- 背景（Context）：介绍研究领域、现状及研究空白的重要性。
- 内容（Content）：描述研究方法、核心成果及分析。
- 结论（Conclusion）：解释结果的意义，并讨论对更广泛领域的推动作用。
通过明确框架要求，ChatGPT能够提供更加结构化、学术化的内容。
找到合适的任务：ChatGPT的优势与局限性
Pividori在文章中明确指出，ChatGPT的功能在不同科研任务中表现差异显著。在使用之前，研究者需要判断哪些任务适合ChatGPT辅助完成，哪些任务仍需要人工主导。
高创造性任务与机械化任务的划分
高创造性任务
例如：提出研究问题、构建假设、设计实验。
这些任务需要创造性思维和领域知识，ChatGPT的作用有限。
风险：过度依赖ChatGPT可能导致研究者错失关键思考环节。机械化任务
例如：文献总结、论文润色、代码修复等。
这些任务更适合ChatGPT辅助完成，可显著提高效率。
示例：在文献综述阶段，研究者可以使用ChatGPT总结与研究主题不太相关的论文，以快速提取关键信息。
文献综述阶段的具体应用
Pividori以文献综述为例，分析了ChatGPT在不同阶段的适用性：
- 前期：确定研究问题和研究空白（创造性任务），应以人工为主。
- 后期：总结论文内容（机械化任务），可以使用ChatGPT高效完成。
- 建议：结合标准文献搜索工具（如SciSpace）和ChatGPT，以最大化文献收集和分析的效率。
多写作，少阅读：ChatGPT的写作优势
文章指出，使用ChatGPT辅助写作比依赖其“阅读”文献的风险更低。原因在于：
- 阅读风险：研究者必须信任ChatGPT准确提取文献中的关键信息，而模型可能遗漏重要细节或生成错误结论。
- 写作优势：研究者对ChatGPT生成的内容拥有更多掌控权，能够轻松识别并修正错误。
写作中的两种ChatGPT应用模式
辅助写作模式
提供论文框架，让ChatGPT生成初稿。
示例：
“Based on the IMRaD structure, draft an introduction for a paper on the application of AI in medical imaging.”
（“基于IMRaD结构，为关于人工智能在医学影像应用的论文撰写引言初稿。”）修改优化模式
先自行完成初稿，再用ChatGPT进行语言润色或逻辑优化。
示例：
“Revise the following paragraph to improve clarity and academic tone.”
（“修改以下段落以提升清晰度和学术语气。”）
代码编写中的应用
文章还提到，研究者可以利用ChatGPT编写和修复代码。Pividori强调，用户必须具备基本的编程知识，以验证ChatGPT生成代码的准确性并排除潜在错误。
使用ChatGPT的风险与建议
作者建议，ChatGPT并非完美工具，用户需要清醒认识其局限性：
- 虚假内容：LLM有时会“编造”数据或引用，研究者需对内容进行严格核查。
- 创造性任务的不可替代性：ChatGPT无法完全替代人类的创新能力，关键性研究任务仍需人工完成。
- 仅用于辅助性任务
例如：格式优化、语言润色、文献总结。
创造性任务需由人类主导，避免ChatGPT干扰研究者的思路。
ChatGPT的真正价值在于帮助研究者专注于创造性和挑战性任务，同时将重复性工作交给人工智能完成。随着LLM技术的不断进步，人机合作的潜力将进一步释放。但是，研究者需要始终保持对ChatGPT局限性的清醒认知，确保科学研究的质量和诚信。只有在明确任务边界和合理分配人机协作任务的前提下，才能充分发挥其潜力，为学术研究带来更大价值。
本文原文来自Nature