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在大模型时代,原本需要人类博士生耗费数月甚至数年的科学论文、同行评审报告,只需要一个“精心”打磨的prompt,大语言模型(LLM)便可以在几分钟内“生成”有模有样的博士级作品。
然而,(暂时)抛去生成结果的准确性不谈,我们不禁思考:大模型时代,人类自己撰写科研文章还有价值吗?由LLM生成的作品是否完全代表其背后人类的想法呢?
日前,一篇发表在Nature子刊Nature Reviews Bioengineering上的社论文章“Writing is thinking”(写作即思考)探讨了这一问题。文章写道:
编辑润色LLM生成的文本,可能比完全独立创作一篇文章或一份评审报告更费时费力,部分原因在于,我们需要先理解其生成内容的逻辑,才能进行有效的修改。
写作的意义远不止于报告结果;它更是一种激发新思想、新观点的工具。
若将整个写作过程完全“外包”给LLM,我们或许将失去一个宝贵的机会:反思自身研究领域,并投入到将研究发现塑造为引人入胜叙事的创造性核心工作中去。

原文链接:
https://www.nature.com/articles/s44222-025-00323-4
完整内容如下:
关于在LLM时代人类撰写科学论文的价值。
撰写科学论文是科学方法的重要组成部分,也是交流研究成果的常见做法。然而,写作的意义远不止于报告结果;它更是一种激发新思想、新观点的工具。写作能够迫使我们思考——不是以我们思维通常漫无目的、非线性地游走的方式,而是以一种有条理、有目的的方式。
通过将研究书写成文,我们可以将多年的研究、数据与分析梳理成一条清晰的故事线,从而提炼出研究的核心信息及其影响力。这并非空泛的哲学论断,而是有科学证据支撑的。例如,研究表明,手写能够促进大脑广泛区域的神经连接,并对学习与记忆产生积极效应。

论文链接:
https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2023.1219945/full
“这是对持续重视人类原创科学写作重要性的再次呼吁。”
这一呼吁在LLM时代或许显得有些不合时宜。因为如今,借助恰当的提示词(prompt),LLM可以在几分钟内“生成”出看似完整的科学论文、同行评审报告,似乎节省了在完成艰苦研究工作后发布成果的时间和精力。
然而,LLM尚不能被视为真正的作者,因其缺乏责任担当。因此,我们不会考虑发表完全由LLM“创作”的手稿(尽管使用LLM进行校对是允许的,但需明确声明)。更值得深思的是,如果写作本身就是一种思考过程,那么我们读到的,究竟是论文背后研究者的想法,还是LLM基于算法生成的“想法”呢?

当前的LLM并非完美无缺,它们存在“幻觉”。因此,任何由LLM生成的文本,包括每一处引用,都必须经过严格的核查与验证。这样一来,LLM究竟能在多大程度上真正节省时间,仍值得怀疑。某些情况下,编辑润色LLM生成的文本,可能比完全独立创作一篇文章或一份评审报告更为费时费力。部分原因在于,我们需要先理解其生成内容的逻辑,才能进行有效的修改。当然,其中一些问题可能通过仅在科学数据库上训练的LLM来解决。时间会给出答案。
这并非意味着LLM无法成为科学写作的有用工具。例如,LLM可帮助提升可读性和语法,这对以英语为非母语的用户尤为有用。LLM还可以帮助快速搜索、归纳庞杂的科研文献,提供关键信息点,并辅助头脑风暴,激发创意。此外,LLM有助于克服写作障碍,为研究发现的阐释提供不同视角,或揭示看似不相关领域间的潜在联系,从而点燃新的灵感火花。
然而,若将整个写作过程完全“外包”给LLM,我们或许将失去一个宝贵的机会:反思自身研究领域,并投入到将研究发现塑造为引人入胜叙事的创造性核心工作中去——而这远远超过了学术写作与出版的范畴。
