会用AI才能多文，LLM助力科研效率提升！新研究登Nature子刊

原标题：会用AI才能多文，LLM助力科研效率提升！新研究登Nature子刊
文章来源：新智元
内容字数：4034字

大模型在学术研究中的应用：一项基于医学研究者的调查

Nature子刊近日发表的一项研究，对226名医学相关研究者（来自59个国家，65个专业）进行了调查，以评估全球研究人员对大模型的认知水平及使用情况。该研究揭示了大模型在学术写作中的应用现状、挑战以及未来发展趋势。

1. 大模型的认知和使用现状

调查显示，87.6%的受访者此前知道大模型，其中33.3%和30.8%的受访者分别对大模型有“一定程度”和“较深程度”的了解。了解大模型的受访者发表的论文数量显著多于不了解的受访者，这与之前的研究结果一致，表明大模型的熟悉程度和使用与学术产出率正相关。

然而，尽管大多数受访者了解大模型，但实际使用率却相对较低。只有18.7%的受访者之前使用过大模型，主要用于纠正语法和格式错误（64.9%）、写作（45.9%）和修订编辑（45.9%）。高达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，这与其他一些研究结果存在差异，可能与研究人员隐瞒AI工具使用情况有关。

2. 大模型对学术研究各阶段的影响预期

受访者普遍认为大模型将对学术研究的各个阶段产生影响，尤其是在语法错误和格式校正（66.3%）、修订和编辑（57.2%）以及写作（57.2%）方面。但方（74.3%）、期刊选择（73.3%）和研究观点（71.1%）等方面则被认为影响较小，这反映了人们对AI在批判性思维、研究设计和期刊选择方面的担忧。

大多数受访者（50.8%）认为大模型将对学术界带来积极影响，但也有相当一部分人（32.6%）表示不确定。虽然大多数受访者（58.1%）认为期刊应允许在出版中使用AI工具，但绝大多数（78.3%）也认为应制定相应的规定，例如修改期刊政策、增加检测大模型使用的工具。

3. 大模型应用的挑战和担忧

调查也揭示了受访者在使用大模型时遇到的挑战和担忧。14%的受访者表示对大模型存在不确定感或缺乏经验，8%的受访者则表达了道德方面的担忧，例如潜在的歧视、隐私泄露和剽窃问题。拥有10年以上研究经验的参与者对AI工具的态度相对积极，更支持在监管条件下使用。

4. 研究结论与展望

这项研究表明，大模型在学术研究中的应用仍处于早期阶段，其应用范围将逐渐扩展到更具批判性和创造性的研究阶段。虽然大模型可以帮助研究人员节省时间，但同时也需要考虑用于检查LLM文本真实性的额外时间成本。未来，需要制定相应的规范和伦理准则，以确保AI工具在科研中的有序和负责任的使用。

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