金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
搞科研的最新姿势,被一位华人小哥解锁了——
告诉AI你的研究目标,再把数据集“投喂”进去,完事。
他们还发现,这种用AI搞科研的方法不仅效率高,而且还能得出人类没有想到的“意外惊喜”。
例如在上面这个案例中,小哥先是给AI输进去了两个语料库:
语料库A:服用药物A后患者的反应报告语料库B:服用药物B后患者的反应报告然后再向AI确定自己的研究目标,即“我想了解一下药物A的副作用”。
在AI收到任务后,立刻开始执行分析工作,最后得出了它的结论:
语料库A中的样本,有更多的患者会提到“妄想症”(paranoia)。
不过试想一下,若让人类科研人员做这项工作,光是了解语料库A和B就需要花费大量的时间,更别提还得进一步做对比分析等工作了。
而D5任务之所以能够做得如此丝滑,是因为小哥他们在此背后还做了不少工作。
例如构建OpenD5元数据集,它包含符合D5任务的675个开放式问题,所涉及领域涵盖商业、社会科学、人文科学、健康和机器学习等。
参考链接:
[1] https://arxiv.org/abs/2302.14233[2] https://twitter.com/ZhongRuiqi/status/1631109680859865089?s=20
— 完 —
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