科研也完了，AI暴虐170位人类专家，Nature子刊：大模型精准预测研究结果，准确率高达81%科研结果预测实验结果

2024-12-17 06:18 22 阅读 0 评论 15 点赞

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知识密集型工作也败了!大型语言模型在预测神经科学结果方面超越了人类专家，平均准确率达到81%，而人类专家仅为63%;模型通过整合大量文献数据，展现出了惊人的前瞻性预测能力，预示着未来科研工作中人机协作的巨大潜力。

在现代化工具的帮助下，科研人员的群体规模、效率都有显著提升，发表科学文献的数量几乎是呈指数级增长，而人类的阅读效率却几乎没有提升，新入行的研究人员一下子就要面对过去数十年的研究成果。

为了更快地掌握行业动态，研究者往往会考虑优先阅读那些更知名的、影响力更大的论文，从而会忽视掉很多潜在的、具有颠覆性的发现。

以ChatGPT为首的大模型算是一个很有潜力的辅助阅读、科研的解决方案，其通用能力覆盖了专业考试、有限推理、翻译、解决数学问题，甚至还能写代码。

已有的研究考察了大模型在科研领域的表现，但基准数据集大多属于「回顾性质」的，比如MMLU、PubMedQA和MedMCQA，主要以问答的形式来评估模型的核心知识检索和推理能力，

然而，这些基准都不适合评估模型前瞻的能力，辅助科研需要整合嘈杂但相互关联的发现，比人类专家更擅长预测新结果。

最近，伦敦大学学院（UCL）的研究人员在Nature Human Behaviour期刊上发布了一个前瞻性基准BrainBench，在神经科学领域考察模型的预测能力。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41562-024-02046-9

结果发现，大模型的表现远远超越了人类专家水平，平均准确率达到了81%，而人类的平均准确率只有63%

即使研究团队将人类的反馈限制为仅对特定神经科学领域、具有最高专业知识的人，神经科学家的准确率仍然低于大模型，为66%

和人类专家类似的是，如果大模型对预测结果表示具有高度自信时，回答结果的正确率也更高，也就是说，大模型完全可以辅助人类做科研新发现。

最重要的是，这种方法并不特定于某一个学科，其他知识密集型任务上也可以使用。

科研结果预测

即使是人类专家，在神经科学领域进行预测时，仍然是非常有挑战性的，主要有五个难题:

1. 领域内通常有成千上万篇的相关科学论文;

2. 存在个别不可靠的研究结果，可能无法复制;

3.神经科学是跨领域学科（multi-level endeavour），涵盖行为(behaviour)和分子机制(molecular mechanisms);

4.分析方法多样且可能非常复杂;

5.可用的实验方法很多，包括不同的脑成像技术、损伤研究、基因修改、药理干预等。

为了满足对大模型的测试需要，针对上述难题，研究人员开发的BrainBench基准总共纳入了200个由人类专家精心设计的、2023年发表在《神经科学杂志》上的测试案例，以及额外100个由GPT-4生成的测试案例，涵盖了五个神经科学领域:行为/认知、系统/回路、疾病神经生物学、细胞/分子以及发展/可塑性/修复。

对于每个测试案例，研究人员会修改已发表的摘要，创建一个变更后的版本，在不改变方法和背景的情况下，大幅改变研究结论。

比如说，与原始摘要相比，变更后的摘要可能会交换两个大脑区域在结果中的作用，反转结果的方向（将「减少」替换为「增加」）等。任何改动都需要保持摘要的连贯性，有时还需要进行多次改动(比如将多个减少替换为增加)。

也就是说，变更后的摘要需要在实证上有所不同，但逻辑上并不矛盾。

测试者需要在原始摘要和修改版本之间做出选择，人类专家和大型语言模型的任务是从两个选项中选择正确的，即原始版本;人类专家需要做出选择，并提供信心和专业水平的评分;大型语言模型则根据选择的摘要的困惑度（即模型认为文本段落的惊讶程度较低）来评分，自信程度与两个选项之间困惑度差异成正比。

部分GPT-4提示如下:

你的任务是修改一篇神经科学研究论文的摘要，使得修改后的内容显著改变研究结果，但不改变方法和背景。这样我们可以测试人工智能对摘要主题领域的理解能力。......摘要的开头是背景和方法，所以这部分摘要不应被修改。不要改变前几句话。我们希望摘要在实证上是错误的，但逻辑上并不矛盾。要找到论文的原始结果，需要一些神经科学的洞察力，而不仅仅是一般的推理能力。因此，你所做的修改不应该评估人工智能的推理能力，而是它对神经科学和大脑工作原理的知识。注意不要做出改变结果但可能在作者的研究中仍然发生的修改。例如，关于学习的fMRI摘要可能提到海马体而不是纹状体。然而，纹状体可能也是活跃的，但没有在摘要中报告，因为它不是研究的重点。你所做的修改不应该从摘要的其余部分被识别或解码出来。因此，如果你做了修改，确保你改变了所有可以揭示原始摘要的内容。在你改变单词时注意冠词的使用（a/an）。确保你的修改保持句子间的一致性和正确的语法，修改不应该与摘要的整体意义相矛盾或混淆。避免进行不需要理解科学概念的琐碎修改，修改应该反映出对主题的深刻理解。在进行修改时，不要错过摘要中的任何重要结果或发现。每一个重要点都应该在你的修改中得到体现。