ChatGPT等工具威胁到科学透明度，Nature推出相应使用规则
随着研究人员进入人工智能聊天机器人的“美丽新世界”，出版商需要明确合法用途、并制定相应规则，避免其滥用。
原文链接：Tools such as ChatGPT threaten transparent science; here are our ground rules for their use (nature.com)
ChatGPT威胁到科学基础方法的透明度
源自Tada Images/Shutterstock
近几年，人工智能拥有了产生流利语言的能力，并生产出越来越“类人脑”的句子。去年，Nature报道称，一些科学家已经在使用聊天机器人作为研究助手——帮助捋顺思维、反馈工作、协助编写代码和总结研究文献（Nature 611，192-193; 2022）。
而去年11月发布的人工智能聊天机器人ChatGPT将此类工具的功能（称为大型语言模型（LLMs））普及给了大众，也就是说即使非科研人员也可以轻松访问。目前，数以百万计的人在使用它，其结果是导致一场有趣的、有时令人恐惧的写作实验爆发，这些实验加剧了人们对这些工具的兴奋和恐慌。ChatGPT可以撰写精美的学生论文、总结研究论文、回答问题，并且答案能通过检测，以及生成有用的计算机代码。此外，它还可以写出足够优秀的研究摘要，以至于科学家们很难发现那是计算机写的。同时令人担忧的是，它可以随意生成垃圾邮件、勒索软件和其他恶意输出。尽管OpenAI试图为聊天机器人将要做的事情设置限制，但用户已经找到了绕过它们的方法。
Nature制定的两项准则，
已列入作者指南
对于研究界来说隐忧则是，学者可能将智能机器人撰写的文本伪装成自己的文本，或者生产不可靠的数据。
为此， Nature 与Springer Nature集团旗下所有期刊一起制定了以下两项原则，这些原则已添加到Nature现有的作者指南中。
首先，任何LLMs工具都不会被列为研究论文的署名作者。这是因为任何作者身份的归属都伴随着对工作的责任，而人工智能工具无法承担这种责任。
其次，使用LLMs工具的研究人员应在方法或致谢部分记录这种使用。如果论文不包括这些部分，则可以使用引言或其他适当的部分来记录LLMs的使用。
LLMs生成的文本，
真的可以被检测到吗？
有读者可能会想问，编辑和出版商可以检测到LLMs生成的文本吗？现在，答案是“有这种可能”。通过仔细观察，可以检测到ChatGPT 的原始输出，特别是当涉及多个段落，并且主题与科学工作有关时。这是因为LLMs基于其训练数据和统计、关联到它们看到的提示并产生单词模式，意味着它们的输出可能包含简单的错误。此外，它们还不能通过引用来源来记录自己的输出。
但在未来，人工智能研究人员也许能够解决这些问题。例如，已经有一些实验将聊天机器人与来源引用工具联系起来，还有一些实验利用科学文本数据去训练聊天机器人。
一些工具开发商承诺跟踪LLMs的输出（Springer Nature集团也是开发商之一）。人们希望LLMs的开发者能够以某种方式为他们工具的输出加水印，尽管即使这样在技术上也不是万无一失的。
一直以来，科学就通过提供方法和证据来保持开放和透明，无论使用哪种流行、前沿的技术。研究人员扪心自问，如果他们或同事使用根本不透明的工具进行工作，那么如何保证知识生产过程中所需要的透明度和可信度。
这就是为什么 Nature 提出了这些原则。研究必须在方法上具有透明度，以及作者永远要是完整且真实的。毕竟，这是科学进步的基础。
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