搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手这是因为他们发现 对大型语料库做深入的挖掘确实能得到一些有用的结果 但这个过程要是让人类来搞 那简直就太费时费力了

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金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

搞科研的最新姿势,被一位华人小哥解锁了——

告诉AI你的研究目标,再把数据集“投喂”进去,完事。

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

这就是来自伯克利的博士生Zhong Ruiqi等人的最新研究,把从海量数据集中繁琐的“取证”过程,统统交给GPT-3来解决:

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

他们还发现,这种用AI搞科研的方法不仅效率高,而且还能得出人类没有想到的“意外惊喜”。

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

让GPT-3帮你搞科研

那么小哥他们为什么突发奇想地要用这种方式搞科研呢?

这是因为他们发现,对大型语料库做深入的挖掘确实能得到一些有用的结果,但这个过程要是让人类来搞,那简直就太费时费力了。

因此,他们便决定把这个繁琐的过程交给GPT-3来处理,并把这个任务命名为“D5”

Goal Driven Discovery of Distributional Differences via Language Descriptions.

通过语言描述,实现目标驱动的分布式差异的发现。

“D5”任务的过程,简单来说就是两个动作:

  • 输入研究目标
  • 输入两个语料库
搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

例如在上面这个案例中,小哥先是给AI输进去了两个语料库:

  • 语料库A:服用药物A后患者的反应报告
  • 语料库B:服用药物B后患者的反应报告

然后再向AI确定自己的研究目标,即“我想了解一下药物A的副作用”。

在AI收到任务后,立刻开始执行分析工作,最后得出了它的结论:

语料库A中的样本,有更多的患者会提到“妄想症”(paranoia)

不过试想一下,若让人类科研人员做这项工作,光是了解语料库A和B就需要花费大量的时间,更别提还得进一步做对比分析等工作了。

而D5任务之所以能够做得如此丝滑,是因为小哥他们在此背后还做了不少工作。

例如构建OpenD5元数据集,它包含符合D5任务的675个开放式问题,所涉及领域涵盖商业、社会科学、人文科学、健康和机器学习等。

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

并且每个开放式问题都会对应一个语料库对儿(语料库A和语料库B),平均有17000个样本。

小哥还把每个语料库中的50%作为研究部分,另外50%则是拿来做验证。

基于此,小哥他们再构建了一个“D5系统”,它的工作原理和人类从数据库中获取发现类似,分为两个阶段,即创造性地提出一个假设,再在数据集上严格验证这个假设。

按照这种思路,研究人员接下来用GPT-3做了次实验。

他们先是向GPT3展示研究目标和每个语料库中的一些样本,然后让它提出一个假设列表。

最终实验发现,GPT-3可以使用目标描述来提出更相关、更新颖、更有意义的假设。

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

也正因为OpenD5数据集所涵盖的领域众多,因此小哥表示他们的D5系统具备应用范围广的特点。

也存在一些缺陷

但对于这套D5系统,小哥也直言不讳地道出了它的缺陷。

例如,若是语料库中含有较多的俚语、俗语或者带有情绪的词汇,那么AI所给出的“发现”就会存在偏差。

简而言之,就是AI对于特定情况的词汇或描述产生了错误的理解和分析。

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

除此之外,小哥也表示更灵活的语料库、更具扩展性的系统,也是他们在未来重点研究的方向。

不过似乎这项研究让小哥也是兴奋不已,毕竟离他“构建一个用AI稿科研”的梦想更近了一步。

搞科研新姿势:让GPT-3给你打下手

参考链接:

[1] https://arxiv.org/abs/2302.14233
[2] https://twitter.com/ZhongRuiqi/status/?s=20

— 完 —

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