搞科研新姿勢(shì)：讓GPT-3給你打下手

十三 2023-03-09 08:41:53 來(lái)源：量子位

金磊 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

搞科研的最新姿勢(shì)，被一位華人小哥解鎖了——

告訴AI你的研究目標(biāo)，再把數(shù)據(jù)集“投喂”進(jìn)去，完事。

這就是來(lái)自伯克利的博士生Zhong Ruiqi等人的最新研究，把從海量數(shù)據(jù)集中繁瑣的“取證”過(guò)程，統(tǒng)統(tǒng)交給GPT-3來(lái)解決：

他們還發(fā)現(xiàn)，這種用AI搞科研的方法不僅效率高，而且還能得出人類沒有想到的“意外驚喜”。

讓GPT-3幫你搞科研

那么小哥他們?yōu)槭裁赐话l(fā)奇想地要用這種方式搞科研呢？

這是因?yàn)樗麄儼l(fā)現(xiàn)，對(duì)大型語(yǔ)料庫(kù)做深入的挖掘確實(shí)能得到一些有用的結(jié)果，但這個(gè)過(guò)程要是讓人類來(lái)搞，那簡(jiǎn)直就太費(fèi)時(shí)費(fèi)力了。

因此，他們便決定把這個(gè)繁瑣的過(guò)程交給GPT-3來(lái)處理，并把這個(gè)任務(wù)命名為“D5”：

Goal?Driven?Discovery of?Distributional?Differences via Language?Descriptions.

通過(guò)語(yǔ)言描述，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的分布式差異的發(fā)現(xiàn)。

“D5”任務(wù)的過(guò)程，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是兩個(gè)動(dòng)作：

• 輸入研究目標(biāo)
• 輸入兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)

例如在上面這個(gè)案例中，小哥先是給AI輸進(jìn)去了兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)：

• 語(yǔ)料庫(kù)A：服用藥物A后患者的反應(yīng)報(bào)告
• 語(yǔ)料庫(kù)B：服用藥物B后患者的反應(yīng)報(bào)告

然后再向AI確定自己的研究目標(biāo)，即“我想了解一下藥物A的副作用”。

在AI收到任務(wù)后，立刻開始執(zhí)行分析工作，最后得出了它的結(jié)論：

語(yǔ)料庫(kù)A中的樣本，有更多的患者會(huì)提到“妄想癥”（paranoia）。

不過(guò)試想一下，若讓人類科研人員做這項(xiàng)工作，光是了解語(yǔ)料庫(kù)A和B就需要花費(fèi)大量的時(shí)間，更別提還得進(jìn)一步做對(duì)比分析等工作了。

而D5任務(wù)之所以能夠做得如此絲滑，是因?yàn)樾「缢麄冊(cè)诖吮澈筮€做了不少工作。

例如構(gòu)建OpenD5元數(shù)據(jù)集，它包含符合D5任務(wù)的675個(gè)開放式問題，所涉及領(lǐng)域涵蓋商業(yè)、社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)、健康和機(jī)器學(xué)習(xí)等。

并且每個(gè)開放式問題都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)對(duì)兒（語(yǔ)料庫(kù)A和語(yǔ)料庫(kù)B），平均有17000個(gè)樣本。

小哥還把每個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的50%作為研究部分，另外50%則是拿來(lái)做驗(yàn)證。

基于此，小哥他們?cè)贅?gòu)建了一個(gè)“D5系統(tǒng)”，它的工作原理和人類從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取發(fā)現(xiàn)類似，分為兩個(gè)階段，即創(chuàng)造性地提出一個(gè)假設(shè)，再在數(shù)據(jù)集上嚴(yán)格驗(yàn)證這個(gè)假設(shè)。

按照這種思路，研究人員接下來(lái)用GPT-3做了次實(shí)驗(yàn)。

他們先是向GPT3展示研究目標(biāo)和每個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的一些樣本，然后讓它提出一個(gè)假設(shè)列表。

最終實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，GPT-3可以使用目標(biāo)描述來(lái)提出更相關(guān)、更新穎、更有意義的假設(shè)。

也正因?yàn)镺penD5數(shù)據(jù)集所涵蓋的領(lǐng)域眾多，因此小哥表示他們的D5系統(tǒng)具備應(yīng)用范圍廣的特點(diǎn)。

也存在一些缺陷

但對(duì)于這套D5系統(tǒng)，小哥也直言不諱地道出了它的缺陷。

例如，若是語(yǔ)料庫(kù)中含有較多的俚語(yǔ)、俗語(yǔ)或者帶有情緒的詞匯，那么AI所給出的“發(fā)現(xiàn)”就會(huì)存在偏差。

簡(jiǎn)而言之，就是AI對(duì)于特定情況的詞匯或描述產(chǎn)生了錯(cuò)誤的理解和分析。

除此之外，小哥也表示更靈活的語(yǔ)料庫(kù)、更具擴(kuò)展性的系統(tǒng)，也是他們?cè)谖磥?lái)重點(diǎn)研究的方向。

不過(guò)似乎這項(xiàng)研究讓小哥也是興奮不已，畢竟離他“構(gòu)建一個(gè)用AI稿科研”的夢(mèng)想更近了一步。

參考鏈接：

[1] https://arxiv.org/abs/2302.14233
[2] https://twitter.com/ZhongRuiqi/status/1631109680859865089?s=20