How should the advent of large language models affect the practice of science?

📄 arXiv: 2312.03759v1 📥 PDF

作者: Marcel Binz, Stephan Alaniz, Adina Roskies, Balazs Aczel, Carl T. Bergstrom, Colin Allen, Daniel Schad, Dirk Wulff, Jevin D. West, Qiong Zhang, Richard M. Shiffrin, Samuel J. Gershman, Ven Popov, Emily M. Bender, Marco Marelli, Matthew M. Botvinick, Zeynep Akata, Eric Schulz

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.DL

发布日期: 2023-12-05

💡 一句话要点

探讨大型语言模型对科学研究实践的影响与未来发展方向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 科学研究 人工智能伦理 科研实践 学术讨论

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有科学研究流程对大型语言模型的整合缺乏充分理解，可能导致误用和过度依赖。
  2. 方法要点：通过邀请不同领域的科学家小组进行辩论，探讨LLM在科学实践中的合理应用方式和潜在风险。
  3. 实验或效果：文章汇集了不同观点，旨在促进学术界对LLM的讨论，并为未来科学实践提供指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）正日益融入科学工作流程，但我们尚未完全理解这种融合的意义。本文邀请了四个不同的科学家小组，就“大型语言模型的出现应该如何影响科学实践？”这一问题进行反思、分享观点和展开辩论。Schulz等人认为，与LLM合作与与人类合作者没有本质区别；Bender等人则认为，LLM经常被误用和过度炒作，其局限性需要我们关注更专业、更易于解释的工具。Marelli等人强调了透明归因和负责任地使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman主张人类应保留制定科学路线图的责任。为了促进讨论，每个小组的观点都得到了其他小组的回应。通过将这些不同的观点进行对话，旨在引起学术界对采用LLM及其对当前和未来科学实践的影响的重要考虑。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探讨大型语言模型（LLM）对科学研究实践的影响。现有方法的问题在于，学术界对LLM的理解存在分歧，缺乏统一的认识和指导，可能导致LLM的误用、过度依赖以及对传统科研方法的冲击。此外，LLM的黑盒特性也带来了可解释性和透明度的问题。

核心思路：论文的核心思路是通过汇集不同领域科学家的观点，引发对LLM在科学研究中应用的全面讨论。通过对比不同观点，揭示LLM的优势与局限性，从而为学术界提供更清晰的认识，并指导未来的研究方向。论文强调了负责任地使用LLM，以及人类在科学研究中的主导地位。

技术框架：本文并非提出一种新的技术框架，而是通过组织不同观点的讨论，构建一个关于LLM在科学研究中应用的认知框架。主要阶段包括：1) 邀请不同领域的科学家小组；2) 提出核心问题：“大型语言模型的出现应该如何影响科学实践？”；3) 各小组分享观点并进行辩论；4) 总结不同观点，并提出未来研究方向。

关键创新：本文的创新之处在于其思辨性和前瞻性。它没有提出具体的算法或模型，而是通过组织讨论，对LLM在科学研究中的应用进行了深入的思考。这种思辨性的方法有助于学术界更全面地认识LLM，并避免盲目跟风。

关键设计：本文的关键设计在于选择了具有不同背景和观点的科学家小组，并鼓励他们进行充分的辩论。这种设计保证了讨论的全面性和深度，从而能够更有效地揭示LLM的优势与局限性。此外，论文还强调了透明归因和负责任地使用LLM，这对于LLM在科学研究中的健康发展至关重要。

📊 实验亮点

本文通过汇集不同领域科学家的观点，突出了LLM在科学研究中的双刃剑效应。一方面，LLM可以提高科研效率，辅助数据分析和模型构建；另一方面，LLM的局限性（如缺乏常识、易受偏见影响）可能导致错误的结论。文章强调了人类在科学研究中的主导地位，以及负责任地使用LLM的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导科研人员合理利用大型语言模型，提高科研效率，同时避免过度依赖和潜在风险。其潜在应用领域包括自然科学、社会科学、工程技术等各个学科，有助于规范科研伦理，促进科学研究的健康发展。未来，该研究将推动学术界对人工智能在科研领域的应用进行更深入的探讨。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are being increasingly incorporated into scientific workflows. However, we have yet to fully grasp the implications of this integration. How should the advent of large language models affect the practice of science? For this opinion piece, we have invited four diverse groups of scientists to reflect on this query, sharing their perspectives and engaging in debate. Schulz et al. make the argument that working with LLMs is not fundamentally different from working with human collaborators, while Bender et al. argue that LLMs are often misused and over-hyped, and that their limitations warrant a focus on more specialized, easily interpretable tools. Marelli et al. emphasize the importance of transparent attribution and responsible use of LLMs. Finally, Botvinick and Gershman advocate that humans should retain responsibility for determining the scientific roadmap. To facilitate the discussion, the four perspectives are complemented with a response from each group. By putting these different perspectives in conversation, we aim to bring attention to important considerations within the academic community regarding the adoption of LLMs and their impact on both current and future scientific practices.