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人工智能的黎明：从信息动力学的角度看ChatGPT( 四 )

小知识


人工智能时代的科学研究
在AI带来的各种影响中，作为一个物理学研究者，我自然会关心AI会如何改变科学研究这样的创造性活动 。为了思考这个问题，我们可以先从信息动力学的角度来看一下什么是科学研究 。
和人类的其他一切活动一样，科研也是输入—处理—输出信息的过程，但它区别于其他活动的地方在于创造性：科研的目标是输出以前不存在的新知识 。科研工作者的社群，恰似一个神经网络，每一个工作的输出又成为未来工作的输入 。研究者首先必须先消化理解已有的知识，将它们用自己需要的方式来归纳总结重组 。这种知识的来源对于理论家来说可能是别人的论文、书籍，对于实验家则还要加上实践经验 。可以超越各种障碍学到有用知识，是优秀科研工作者的一个重要素质 。同一个东西的理解还有深浅不同，一个人如果能够把学到的知识从一个完全不同的角度，或者用一种完全不同的语言解释出来，就比只会照本宣科讲出来的人要理解得深，也更可能在这基础上创造新知识 。研究者会运用这些对已有知识的理解，让自己的想法逐步成型，就像stable diffusion里面一开始模糊的图画如何慢慢清晰起来 。在一项工作完成之后，还有一个重要的环节是把这个新知识传播出去：传播的方式包括写论文，给学术报告等等 。信息传播的方式，对于一项科研工作的影响力也很重要，所以努力在顶级期刊上发表论文成了很多科研工作者付出大量精力的一项工作 。
AI拥有了人类水平的信息处理能力后，对于科研工作的这几个环节可能都会带来重要的改变 。在信息输入的环节，AI可以帮助人类研究者更快更好地理解其他作者的文章，根据研究者的需求给出各种不同详细度的总结概述 。它还可以运用自己海量的知识来指出在研究者不了解的领域里，有什么知识可能对于目前的科研有用 。AI还可以让信息传播的形式更加灵活 。例如，在研究中我们往往觉得，比起读论文来说，听报告或者跟作者直接聊要有效率得多，但我们并不总是有机会和作者直接对话 。如果AI可以把论文像作者一样讲解出来，还能回答问题，扮演一个作者的代理人，对于科研来说一定是非常有帮助的 。在信息的输出环节，这样的灵活输出方式也可以根本地改变科研的论文出版方式 。如果作者可以把自己的想法教给AI，AI可以自由输出学术报告或者学术论文，随时回答别人的问题，那么印在纸上的“论文”也就没有必要了 。也许取代论文的就是“出版”一个AI agent，它可以用读者希望的方式输出各种不同的讲解方式，是“活着”的知识载体 。
在创造新知识的环节，AI也可以提出可能的新想法和问题，根据已有的经验提出可能的尝试方向，这个现在的ChatGPT已经可以做，只是未来需要更准确的理解，让它的建议更有价值 。我想，未来的科研应该是“AI in the loop”，AI全程在场，从事务性的工作到创造性的工作都参与，让整个科研活动的信息处理过程变得高效 。
但这可能还不是最重要的改变 。AI不仅会改变每一个独立的科研组的工作方式，更会带来人与人之间合作的新可能 。在有些领域中，科研工作已经发展成了大规模的合作，例如粒子物理领域的论文常常有上百名作者，但在绝大部分的基础科学研究中，合作仍然局限在几个人、十几个人的范围 。特别是在我从事的基础理论研究中，假设所有的学者都拥有无限的经费，可以任意扩大自己组的规模，恐怕实际上每个人带的学生不会比现在多太多，不同的组之间的合作交流的深度恐怕也不会跟现在有本质的差别 。这是因为，在做出原创性成果这方面，瓶颈不在资源（但是没有资源也是不行的，funding agency请不要看到这句话削减我们的科研经费），而是在于高质量信息处理的时间和智力成本——如果研究组规模太大，或者跟其他组有太多合作，大家弄懂彼此想法需要的时间可能就占用了太多的精力，得不偿失 。所以现实中一个重要idea的发现，往往是具有极大的偶然性，例如两个从事不同领域的人不期而遇，他们又都具有优秀的理解和沟通能力，擦出了火花 。也许两个人都有某个模糊的idea，都去跟身边的人讲，一个人遇到了好的合作者就可能相互激荡成就一篇优秀的工作，另一个人讲了别人没什么反应，这个讨论可能就无疾而终 。AI的出现不会改变这些偶然性，但会让整个尝试的过程变得高效得多 。在AI的帮助下，我们可能就好像从一个偏远地方来到顶级研究机构，能够超越以前的现实环境限制，获得更多思想激荡的机会，让重要的idea出现的更快 。


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