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Nature调查:人工智能将很快成为科学研究的核心工具

Nature调查:人工智能将很快成为科学研究的核心工具

科学


Bringing medical advances from the lab to the clinic.


关键词:人工智能;科学研究;Nature


2023年9月27日,Nature杂志发布了其对1600多位科学家的调查报告,显示科学家们普遍认为,人工智能(AI)很快会成为科学研究的核心工具【1】


实际上早在ChatGPT被推出之前的2022年4月,针对4万多名科学家的调查就已经显示:48%的人自己直接开发或研究人工智能,30%的人在他们的研究中使用人工智能,只有22%的人在他们的科学中没有使用人工智能。


机器学习的最新进展,显然大幅提高了对人工智能的应用。
三分之二的科学家指出,人工智能提供了更快的数据处理方法,58% 的人表示它加快了以前不可行的计算速度,55% 的人提到它节省了科学家的时间和金钱。
美国杜克大学的计算生物学家艾琳·卡普洛 (Irene Kaplow) 表示:“人工智能使我能够在回答以前无法取得进展的生物学问题方面取得进展。”

比如我们昨天推送的文章中,耶鲁大学的岩崎明子团队就应用了机器学习找到长新冠的生物标记。
Nature丨岩崎明子团队鉴定出长新冠的生物标记,鉴别准确率高达94%!


生成式人工智能如ChatGPT的推出,掀起了新一波人工智能应用的狂潮。
应用中排第一位的是,帮助给英语非母语的科学家提高研究论文的语法和风格,或者总结或翻译其他工作。
这一点深有感受。
除了学术英语,GPT-4在我的英语书面语言沟通中也占到了绝对的比例,目前我的英文信里面70%的草稿都是由ChatGPT拟的。
另外,让ChatGPT编程、写总结报告等的应用也非常多。


以ChatGPT为代表的人工智能的最新发展,也引发了科学家的普遍忧虑。其中最大的忧虑是错误信息。
正如我们反复说的,警惕ChatGPT“一本正经地胡说八道”。也就是GPT给出的内容逻辑严谨,让人信服;但其中的数据可能是错误或者由GPT杜撰的。
Nature的调查显示,68% 的研究人员担心错误信息激增,另外 68% 的研究人员认为这会让抄袭变得更容易、也更难检测,66% 的研究人员担心会给研究带来错误或不准确的结果。

编者按:

对于“人工智能对于科学研究有哪些帮助?”,我们让ChatGPT回答,会是什么样子呢?ChatGPT的回复如下,

人工智能(AI)正在深刻地改变科学研究的各个领域,提供了许多重要的优势和机会。以下是AI对科学研究的一些主要帮助:

1. 数据分析:

  • AI能够高效地分析大量复杂的数据,帮助科学家从中提取有用的信息和见解。
  • 使用深度学习和其他机器学习技术,AI可以识别数据中的模式和关系,这对于发现未知的科学现象和原理至关重要。

2. 模式识别和预测:

  • 通过模式识别和预测分析,AI可以揭示复杂系统和现象背后的规律和趋势。
  • 这在气候科学、生物学、物理学等领域都有广泛的应用。

3. 实验设计和假设生成:

  • AI可以帮助科学家设计实验,通过优化实验参数和条件来增加实验的效率和效果。
  • AI也可以生成新的科学假设和问题,推动科学发现的进程。

4. 药物发现和开发:

  • AI在药物发现和开发中扮演着重要的角色,通过分析生物和化学数据来识别潜在的药物候选分子。
  • 通过AI,药物的发现和开发过程可以大大加速。

5. 计算模拟和建模:

  • AI可以创建和优化复杂的计算模型,模拟各种科学和工程问题。
  • 这可以帮助科学家更好地理解和解决实际问题。

6. 自动化和机器人学:

  • AI可以驱动实验室自动化和机器人系统,执行复杂和重复的实验任务。
  • 这可以节省科学家的时间,让他们更专注于研究的其他重要方面。

7. 文献搜索和审查:

  • AI可以快速搜索和审查大量科学文献,帮助科学家保持对最新研究进展的了解。
  • 通过自然语言处理和文本分析技术,AI可以从文献中提取关键信息和数据。

8. 跨学科研究:

  • AI促使不同科学领域之间的合作和交流,推动跨学科研究和创新。

9. 科学通信和教育:

  • AI可以用于科学教育和通信,通过创建教育软件和工具来促进科学知识的传播和学习。

10. 安全性和伦理:

  • AI可以帮助科学家识别和管理研究和实验中的安全和伦理问题。

尽管AI提供了许多对科学研究有益的工具和方法,但同时也存在一些挑战和问题,如数据安全性、隐私问题、以及AI决策的透明性和可解释性等问题。科学家和研究者需要综合考虑这些因素,确保AI在科学研究中的应用既有效又安全。

参考文献:
【1】 https://www.nature.com/articles/d41586-023-02980-0

声明:
本文只是分享和解读公开的研究论文及其发现,以作科学文献记录和科研启发用;并不代表作者或本公众号的观点。
为了给大家提供一个完整而客观的信息视角,我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解,随着对疾病的研究不断深入,新的证据有可能修改或推翻之前的结论。



本期编辑Henry,微信号healsan。助理:ChatGPT
Hanson临床科研团队,在美国的七位生物医学科学家主持。通过大数据分析,解析生物医学发展趋势;通过SCI论文解读,分享临床科研技巧和最新研究进展;通过专家讲座,交流课题设计、统计分析和SCI论文撰写规范。只提供以数据为基础的客观报告,及专业、独立的思考。

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