Generative AI models, including large language models and multimodal models that include text and other media, are on the cusp of transforming many aspects of modern life, including entertainment, education, civic life, the arts, and a range of professions. There is potential for Generative AI to have a substantive impact on the methods and pace of discovery for a range of scientific disciplines. We interviewed twenty scientists from a range of fields (including the physical, life, and social sciences) to gain insight into whether or how Generative AI technologies might add value to the practice of their respective disciplines, including not only ways in which AI might accelerate scientific discovery (i.e., research), but also other aspects of their profession, including the education of future scholars and the communication of scientific findings. In addition to identifying opportunities for Generative AI to augment scientists' current practices, we also asked participants to reflect on concerns about AI. These findings can help guide the responsible development of models and interfaces for scientific education, inquiry, and communication.


翻译:生成式人工智能模型,包括大型语言模型和多模型媒体模型,即将改变现代生活的许多方面,包括娱乐、教育、公民生活、艺术和许多职业。生成式人工智能有潜力对各种科学学科的发现方法和速度产生实质性影响。我们采访了二十位来自不同领域(包括物理学、生命科学和社会科学)的科学家,以了解生成式人工智能技术是否可能为他们的相应学科实践增值的方式,包括人工智能可能加速科学发现(即研究)的方式,以及他们职业其他方面,包括未来学者的教育和科学发现的沟通。除了确定生成式人工智能增强科学家现有实践的机会之外,我们还要求参与者反思对人工智能的担忧。这些发现可以指导负责任地开发与科学教育、探究和沟通有关的模型和界面。

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生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容,全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展,2023年被称为生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成方面,生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时,视频和音频的生成技术也在迅速发展,这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。
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