文章主题:规范, 逻辑清晰, 论文框架, 本科
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编者按:ChatGPT从去年年底就开放试用了。其在助力写作、图画、编程开发等方面的功能十分强大,尤其是今年新发布的GPT4。很多大佬or学者对于如何能将ChatGPT融入科研/论文写作过程进行了很多深入的探索,于是我最近也凑了这么个热闹,这段时间就在忙着训练和对比不同AI在论文写作中的优劣。今天先跟大家分享一些国内我觉得最好用的集成AI的网站,之后我会根据自己的使用和体验过程和大家讨论一些AI助力论文写作的可能性,一有新的收获我就会继续更新在公众号中。因为我的目的就是想试探AI在论文写作上的“上限”——ta到底能做到什么地步?所以我会试着用它做很多事情(但绝无不良引导)。对于好用的AI,先直接说结论:GPT(4)、Bard和Claude是目前的AI三巨头,也就是截至2023年6月16日世界上最好用的三款AI。而我个人觉得最好用的GPT网站/AI集成网站——【Poe】(https://poe.com/ChatGPT)(注:此网站需要魔法才能进入)里面就集成了Sage、GPT-4(一天仅可使用一次)、Claude、ChatGPT(即3.5,不限次使用)等好几个AI模型。之前还有Dragonfly和NeevaAI,但是最近下架了(个人觉得并不好用,所以也没所谓)。国内的朋友们即使不方便注册使用OpenAI官方的ChatGPT功能,光使用【Poe】的也能够满足绝大部分的AI需求了。其他AI集成网站还可以参考:https://chat.forefront.ai/https://ora.ai/https://www.perplexity.ai/接下来,我将以【Poe】网站中[ChatGPT]和[GPT-4](以下全部简称[GPT])的使用为例,聊聊这两个问题:“GPT可以怎么用?”和“我们还‘有用’吗?”一、GPT可以怎么用?(一) “无中生有”直接用GPT“造”一篇论文出来。大概步骤是:确定题目、提问框架、选取框架、逐一生成、拼凑润色。在确定清楚的论文题目之后(最好包含通俗易懂的研究主题、明确的研究问题和清晰的研究方法)直接向GPT要求生成一份论文框架,并提出清晰的要求。以下图中的题目为例:(题目和设想纯属胡编乱造,如有雷同,纯属雷同。)我按照我的设想清晰地指出了题目、论文类型和框架要求。下图是GPT给出的框架:
这无疑是一篇结构严谨、逻辑严密且满足需求的论文框架。事实上,相较于我本科阶段所见的类似题目,这份论文框架的规范性和符合度都更为突出。而更为令人振奋的是,在每次提问过程中生成的论文框架都有所不同,用户可根据自身需求进行选择。
确定好框架之后,就可以要求GPT逐一生成不同板块的内容了。这个过程要有充分的耐心,要求越清晰准确,结果也会更能满足期待。以绪论为例,让GPT开始写:其生产出来的引言质量是比较高的,有结合现实意义和社会重要性写出的研究背景,还有清晰的研究思路和研究意义,语句通顺流畅。但是文献综述从字数、参考文献数量和质量来看都是不满足要求的,这和提问方式紧密相关,我在下个部分会继续说。不过只要依照顺序依次让GPT进行书写并适当根据自己的要求进行矫正和调整,完成一篇符合学术规范的“八股论文”是不在话下的。(免责声明:如何使用AI全在于个人选择,笔者并不鼓励使用AI来完成论文,仅呈现AI功能。)(二) “兴会神到”对于已经很会写论文,但是对某领域毫无涉猎的朋友们来说,在独自开启新的研究领域之前很可能因为不知道从何入手、缺乏短期的正向反馈,于是很容易没有毅力和信心。那么,这种情况不妨让GPT从写文献综述开始,帮助我们迅速找到灵感和researchgap。GPT最为拿手的是提供新的主意和思路(孙宇凡也在他的理论大缸视频号里分享过,援引了较为丰富的文献)。在第一部分的实操里我们发现,让GPT直接写文献综述的效果并不尽人意。然而,写文献综述的一个tip在于遵循学术写作逻辑。换言之,我们要训练GPT按照我们平时写综述的思路展开即可。综述的思路一头是文献综述的写作框架,另一头是文献积累后提出研究问题的逻辑,要保证齐头并进。前者是必须提问者自己把握的,后者是可以借助GPT的。一般来说,我们会先看文献,再按照理论、方法、研究领域等分类,从而找到理论基础和研究“空白”,并提出研究问题。那么,第一步应先给GPT喂资源,哪怕可以让ta直接推荐、阅读并总结相关领域的文献,都不应该让GPT什么都没有准备就直接开始写综述。以下以parentalwork hours为例,推荐两种提问方式,以供参考:这一种是对这一领域完全不了解的提问方式,在了解了相关研究方向之后,可以沿着你感兴趣的两个要素之间的关系进一步展开提问,比如追问parentalwork hours和genderdifferences之间的关系等:这时,GPT已经读完了这些文献了,接着就可以进行归类和初步撰写了,以夫妻work-family balance协商逻辑为例:ta可以按照分类的思路展开论述,并按照要求引用相关的文献。最后还提了一个研究问题,是关于文化对比视角下的社会环境对于夫妻家庭工作平衡策略逻辑的影响,罗列了APA默认格式下的参考文献(这些文献很可能是“假”的,需要人工进行替换,但是研究逻辑是很准确的):最后的研究问题并不是很出乎意料,这是因为我们和ta共同“阅读”了这些文献,“窥探”了ta的思考路径从而理解ta的提问视角。但出乎我意料的是,ta在提出这个新的研究问题时有一个推衍的意识,并且解释了这个研究问题何以重要——这也是我们在写作中可以学习的,即提出研究问题的过程是“推导”出来的——因为A1、A2和A3都有所研究,而A4缺乏关注,但是A4又非常重要,所以我们就此进行深入。不管ta最后提出的问题足不足够新颖,但是既往的研究方向和相关论文已经比较丰富全面了,对于我们完成文献综述并找到下一步深入的具体方向还是很有裨益的。二、我们还“有用”吗?当然!首先其对于文献综述的写作框架和逻辑是不足的,分析是很难一步深入的。以地方政府财政困难的文献综述为例:这是我按照上述提问逻辑让ta生成的一份简短的综述。ta的写作框架是有稳定清晰的逻辑的,写作风格对于“社会科学”论文是够用的,但是对于追求文学性和巧妙语法的作者来说是用处不大的(可以训练,但当下来说,有这个训练时间还不如自己写了)。最重要的是每一个观点的面向分类太过“陈词滥调”,展开程度不深,逻辑简单,句间的勾连和文段的个人风格是很难塑造起来的。但是文献综述质量不高的问题并非不能解决,只要我们把每一段逻辑进行拆解,分开进行提问堆叠。前提是我们是需要掌握一套自洽的论文写作逻辑(最稳定的是文献综述),这就要求作者本身熟练掌握写作的底层逻辑,有训练的本领和清晰的训练思路。换言之,GPT的产出质量和使用者水平紧密相关。此外,对于小众话题的开拓和积累也是需要我们继续深耕的:对于相对小众的话题,ta调用的知识和观点就显得薄寡许多。当前业界尚未将AI使用的潜力完全挖掘出来,即便挖掘出来了,也尚未普及。所以AI是否能带动“第四次工业革命”,还可以继续观望。个人希望可以掀起更大的波澜。
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