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导读

新智元报道编辑：peter东 乔杨

【新智元导读】近期，Nature子刊发布了一项关于学术写作中大模型使用的研究。研究发现，了解LLM及其相关技术的受访者往往发表更多的文章。虽然大模型在学术研究中的文献回顾、摘要筛选和稿件撰写等方面被广泛应用，但具体的使用情况和人数仍缺乏定量研究。因此，研究人员开展了一项调查，以了解受访者在学术研究和发表过程中使用大模型的情况。

调查结果

该调查共收集了来自59个国家、65个专业领域的226名医学研究者的反馈，他们均参加了哈佛医学院全球临床学者研究培训证书计划。调查显示，198名受访者中有87.6%表示知道大模型，其中33.3%的人对其有一定了解，而30.8%的人则有较深的理解。值得注意的是，了解大模型的受访者比不了解的大模型的受访者发表了更多的论文，这与之前的多项研究结果相符。

在了解大模型的受访者中，只有18.7%的人曾实际使用过大模型。他们主要使用大模型来纠正语法和格式错误（64.9%），其次是写作（45.9%）和修订编辑（45.9%）。然而，81.3%的受访者表示从未在研究项目或论文中使用过大模型，这与一些早期研究的结论有所不同。

大模型的未来影响

除了当前的使用情况，该调查还探讨了受访者对未来大模型在各个研究阶段的影响的看法。大多数受访者（52%）认为大模型将对学术研究产生重大影响。具体而言，66.3%的受访者认为大模型将在纠正语法错误和格式方面产生重大影响，其次是修订编辑（57.2%）和写作（57.2%）。这些结果表明，大模型有望显著提高学术研究的效率和质量。

然而，也有部分阶段被认为不会受到大模型的重大影响，包括方法论（74.3%）、期刊选择（73.3%）和研究观点（71.1%）。这反映出人们在AI在批判性评估、研究设计和期刊选择方面的担忧。

大多数受访者（50.8%）认为大模型将带来积极影响，但也有一部分人表示不确定（32.6%）。尽管多数受访者认为期刊应允许使用AI工具（58.1%），但绝大多数（78.3%）认为需要制定相应规定，确保AI工具在科研中的有序使用。

使用体验和挑战

调查还揭示了受访者在学术研究中使用大模型时的担忧和挑战。14%的受访者表示对大模型存在不确定感或缺乏经验，8%的人存在道德担忧，包括潜在的歧视、隐私泄露和剽窃问题。这表明，尽管大多数受访者支持使用AI工具，但他们也强调了加强监管措施的重要性。

有趣的是，不同经验水平的研究人员对AI工具的态度也存在差异。拥有10年以上研究经验的参与者更倾向于支持在监管条件下使用AI工具。尽管这项调查主要集中在医学研究领域，但其发现仍值得关注。随着大模型技术的发展，其应用将不仅限于语法修改和文献总结，还将逐渐影响更具批判性和创造性的研究阶段。

总结

该研究表明，大模型在学术写作中有着广泛的应用前景，但同时也面临一些挑战和不确定性。随着技术的进步，如何平衡大模型带来的便利与潜在风险，将是未来研究的重要课题。