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多年來，人工智能（AI）已能熟練使用語言，生成的文本與人類組織的語言難分伯仲。去年，《自然》報道過一些科研人員將對話機器人作為科研助手，幫助組織他們的想法，生成對工作的反饋，協(xié)助寫代碼，以及匯總研究文獻（Nature 611, 192–193; 2022）。

然而，11月推出的對話AI ChatGPT，將這類統(tǒng)稱為大型語言模型（LLM）的工具帶到了更多用戶的面前。開發(fā)該工具的美國加州公司OpenAI讓 ChatGPT免費使用，即使不懂技術的用戶也能輕松上手。這個軟件的用戶已達上百萬乃至上千萬，產(chǎn)生了大量有趣甚至時而令人害怕的寫作實驗，激發(fā)了人們對這些工具日漸增長的激動和畏懼情緒。

ChatGPT能寫出漂亮的學生論文，概括論文摘要，回答問題的水平能通過醫(yī)學專業(yè)考試，還能生成有意義的程序代碼。ChatGPT編寫的研究摘要已經(jīng)好到科研人員也難以發(fā)現(xiàn)作者竟然是計算機。但人類社會需要擔心的是，ChatGPT也會讓垃圾郵件、勒索軟件等惡意內容更容易產(chǎn)生。雖然OpenAI已經(jīng)嘗試對ChatGPT的能力范圍進行限制，但用戶顯然找到了突破這些限制的方法。

科研圈面臨的一個嚴重問題是，學生和科研人員會謊稱LLM生成的文章是他們自己寫的，或是以過分簡化的方式利用LLM（如很片面的文獻綜述）來產(chǎn)出很不可靠的工作。已有多篇預印本論文和正式發(fā)表的論文以正式署名的方式來承認ChatGPT的貢獻。

這便是為何研究人員和出版機構應當立即制定準則，規(guī)定如何使用LLM才是合乎道德的?！蹲匀弧泛退惺┢樟指瘛ぷ匀坏钠诳贫艘韵聝蓷l準則，并加入了我們最新版的作者指南（見go.nature.com/3j1jxsw，或掃描文末二維碼）中。根據(jù)《自然》新聞團隊的報道，其他科研出版機構也會采取類似立場。

第一條，不接受任何LLM工具作為對研究論文有貢獻的作者。這是因為署名權意味著對研究負有責任，而AI工具無法擔負這種責任。

第二條，使用LLM工具的研究人員應在方法或致謝單元里聲明。如果論文中沒有這兩個單元，也可以在前言或其他合適的部分說明對LLM的使用。

編輯和出版機構能發(fā)現(xiàn)哪些內容是由LLM生成的嗎？現(xiàn)在的回答是“有可能”。如果仔細檢查，ChatGPT生成的原始內容是有蛛絲馬跡的，尤其是在涉及多個段落且主題與科研內容有關的時候。這是因為LLM主要根據(jù)訓練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計關聯(lián)和它們看到的“提示”（prompt）來歸納詞匯模式，意味著它們輸出的內容可能會淡而無味，還會出現(xiàn)低級錯誤。此外，他們也無法索引輸出內容的來源。

但在將來，AI研究人員或能找到克服這些問題的辦法，已有一些實驗在嘗試結合對話機器人和引用來源的工具，還有一些實驗在訓練對話機器人處理專業(yè)性的科學文本。

有些工具或能用來分辨出由LLM生成的內容，而《自然》的出版機構——施普林格·自然也是正在開發(fā)這些技術的出版社之一。但LLM還會升級，而且進步速度非?？臁Ｓ腥讼Ｍ鸏LM的發(fā)明者能以某種方式在其生成內容上加水印，但這在技術上也不能保證萬無一失。

從最初開始，科學的運作就需要對方法和證據(jù)保持開放和透明，無論時下風靡哪種技術。如果研究人員和他們的同事使用以根本上不透明的方式工作的軟件，他們就應該問問自己：產(chǎn)生知識的過程所依賴的透明度和可信度還能在多大程度上得到保證？ 

這也是為何《自然》要在現(xiàn)在推出這些準則：歸根結底，科研必須在研究方法上保持透明，還需要作者堅持科研誠信和真理。因為到頭來，這才是科學賴以進步的根本。