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搞科研的最新姿勢，被一位華人小哥解鎖了－
告訴AI你的研究目標，再把資料集「投餵」進去，完事。
這是來自伯克利的博士生Zhong Ruiqi等人的最新研究，把從海量資料集中繁瑣的「取證」過程，統統交給GPT-3來解決：
#他們也發現，這種用AI搞科研的方法不僅效率高，還能得出人類沒有想到的「意外驚喜」。
那麼小哥他們為什麼突發奇想地要用這種方式搞科研呢？
這是因為他們發現，對大型語料庫做深入的挖掘確實能得到一些有用的結果，但這個過程要是讓人類來搞，那簡直就太費時費力了。
因此，他們便決定把這個繁瑣的過程交給GPT-3來處理，並把這個任務命名為「D5」：
Goal Driven Discovery of Distributional Differences via Language Descriptions.
透過語言描述，實現目標驅動的分散式差異的發現。
「D5」任務的過程，簡單來說就是兩個動作：
#例如在上面這個案例中，小哥先是給AI輸進去了兩個語料庫：
然後再向AI確定自己的研究目標，即「我想了解一下藥物A的副作用」。
在AI收到任務後，立刻開始執行分析工作，最後得出了它的結論：
語料庫A中的樣本，有更多的病人會提到「妄想症」（paranoia）。
不過試想一下，若讓人類科研人員做這項工作，光是了解語料庫A和B就需要花費大量的時間，更別提還得進一步做對比分析等工作了。
而D5任務之所以能夠做得如此絲滑，是因為小哥他們在此背後還做了不少工作。
例如建立OpenD5元資料集，它包含符合D5任務的675個開放式問題，所涉及領域涵蓋商業、社會科學、人文科學、健康和機器學習等。
並且每個開放式問題都會對應一個語料庫對兒（語料庫A和語料庫B），平均有17000個樣本。
小哥也把每個語料庫中的50%當作研究部分，另外50%則是拿來做驗證。
基於此，小哥他們再構建了一個“D5系統”，它的工作原理和人類從數據庫中獲取發現類似，分為兩個階段，即創造性地提出一個假設，再在數據集上嚴格驗證這個假設。
依照這個思路，研究人員接下來用GPT-3做了次實驗。
他們先向GPT3展示研究目標和每個語料庫中的一些樣本，然後讓它提出一個假設清單。
最終實驗發現，GPT-3可以使用目標描述來提出更相關、更新穎、更有意義的假設。
也正因為OpenD5資料集所涵蓋的領域眾多，因此小哥表示他們的D5系統具備應用範圍廣的特性。
但對於這套D5系統，小哥也直言不諱地道出了它的缺陷。
例如，若是語料庫中含有較多的俚語、俗語或帶有情緒的詞彙，那麼AI所給的「發現」就會有偏差。
簡而言之，就是AI對於特定情況的詞彙或描述產生了錯誤的理解和分析。
除此之外，小哥也表示更靈活的語料庫、更具擴展性的系統，也是他們未來重點研究的方向。
不過似乎這項研究讓小哥也是興奮不已，畢竟離他「建構一個用AI稿科研」的夢想更近了一步。
參考連結：
[1] //m.sbmmt.com/link/ b1adda14824f50ef24ff1c05bb66faf3
#[2] #//m.sbmmt.com/link/ec26fc2eb2b75aece19c70392#dc74c2#
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