大语言模型在学术研究中的价值、风险及其规避

• 作者： 苏君阳 ¹ 陈亚涵 ¹ 刘腾宇 ²
• 作者单位：
  1.  北京师范大学教育管理学院

  2.  北京师范大学教育管理学院

  3.  北京通用人工智能研究院
• 发布时间：2024-04-29

摘要: 人工智能时代下，以大语言模型为代表的生成式人工智能技术引发了多领域的范式革命，探索其在学术研究中的应用价值与风险规避具有必要性。大语言模型本质是字词从语言空间向语义空间的转换模型，具有同构性、 统一性与稳定性的特征。大语言模型在学术研究中的价值主要体现在原创性、 知识管理与应用认同三个维度，提供了跨学科学术创新、 学术体系发展与提升学术研究影响力的价值。大语言模型存在的结构性与能动性局限主要表现为方法模糊、 责任模糊、 评价模糊、 主体性模糊，易造成研究信效度难以认定、人机角色责任划分不清，产生学术伦理不端与研究者关键技能退化的风险。 规范和引导大语言模型在学术研究中的应用，应增强研究者的主体性、 重视研究的解释性与反思性、 探索梯级人机协同研究策略与加强学术伦理建设。
 

• 分类： 综合学科 >> 综合学科
• 说明： “人工智能与人文社科”专栏
• 稿件状态： 已在期刊出版
期刊名称： 《社会科学战线》 2024年 第1期 “人工智能与人文社科”专栏
• 引用： PSSXiv:202404.00190 (或此版本 PSSXiv:202404.00190V1)
  DOI:10.12451/202404.00190
  CSTR:32012.36.PSSXiv.202404.00190
• 推荐引用方式： 苏君阳,陈亚涵,刘腾宇.大语言模型在学术研究中的价值、风险及其规避.社会科学战线,2024(1).[PSSXiv:202404.00190V1] (点此复制)