Menggunakan ChatGPT dalam Sains Atmosfera

Oleh: Mark Muetzelfeldt

ChatGPT sangat mengagumkan. Serius. Cubalah: chat.openai.com/chat. Jadi apa itu? Ia adalah model bahasa kecerdasan buatan yang telah dilatih mengenai sejumlah besar data, mengubahnya menjadi perwakilan dalaman struktur bahasa yang digunakan dan pangkalan pengetahuan yang boleh digunakan untuk menjawab soalan. Daripada ini, ia boleh mengadakan perbualan seperti manusia melalui antara muka teks. Tetapi itu tidak memberikan keadilan. Rasanya seperti revolusi telah berlaku, dan ChatGPT mengatasi kebolehan AI bahasa generasi sebelumnya hingga ke tahap di mana ia mewakili lonjakan ke hadapan dari segi interaksi semula jadi dengan komputer (bandingkannya dengan hampir semua chatbot yang menjawab soalan anda pada laman web). Nampaknya ia dapat memahami bukan sahaja arahan yang tepat, tetapi permintaan dan pertanyaan yang tidak jelas, serta mempunyai idea tentang maksud anda apabila anda memintanya membincangkan atau menukar bahagian tertentu daripada respons sebelumnya. Ia boleh menghasilkan cerita dan esei yang meyakinkan tentang pelbagai topik. Ia boleh menulis puisi, CV dan surat lamaran, e-mel yang bijak, serta menghasilkan perbualan yang dibayangkan. Dengan dorongan yang betul, ia juga boleh membantu menjana bahasa rekaan.

Ia mempunyai satu lagi helah di lengannya: ia boleh menjana kod komputer berfungsi dalam pelbagai bahasa daripada penerangan teks ringkas tentang masalah itu. Sebagai contoh, jika anda menggesanya dengan “Bolehkah anda menulis atur cara ular sawa yang mencetak nombor satu hingga sepuluh?”, ia akan menghasilkan kod berfungsi (melangkah ke sisi beberapa perangkap seperti mendapatkan nombor mula/akhir tepat dalam julat), dan boleh mengubah suai kodnya jika anda memintanya untuk tidak menggunakan gelung dan gunakan numpy.

Tetapi ini benar-benar hanya mencalarkan permukaan kebolehan pengekodannya: ia boleh menghasilkan Kod pemprosesan astrofoto Python (termasuk menyahpepijat mesej ralat), kod muat turun fail Python dan a Apl berkilat RStats.

Semua ini memberi implikasi kepada akademia secara amnya, khususnya kepada pengajaran dan penilaian pelajar. Keupayaannya untuk menghasilkan esei pendek atas permintaan tentang pelbagai topik dengan jelas boleh digunakan untuk menjawab soalan tugasan. Oleh kerana jawapan tidak disalin secara langsung daripada satu sumber, ia tidak akan ditandakan sebagai plagiarisme oleh alat seperti Turnitin. Keupayaannya untuk menjana coretan kod pendek daripada gesaan mudah boleh digunakan pada tugasan pengekodan. Jika digunakan secara membuta tuli oleh pelajar, kedua-duanya akan memudaratkan proses pembelajaran pelajar. Walau bagaimanapun, ia juga berpotensi untuk digunakan sebagai alat yang berguna dalam proses penulisan dan pengekodan. Mari kita selami dan lihat bagaimana ChatGPT boleh digunakan dan disalahgunakan dalam akademik.

ChatGPT sebagai pembantu penulisan ilmiah

Untuk merasakan keupayaan ChatGPT menulis jawapan ringkas tentang soalan yang berkaitan dengan sains atmosfera, mari kita tanya soalan mengenai topik yang dekat dengan minat saya sendiri – sistem perolakan skala meso:

ChatGPT melakukan tugas yang baik untuk menulis perenggan pertama yang sesuai untuk pengenalan kepada MCS. Anda boleh mengambil isu dengan frasa “sama ada berbentuk linear atau bulat”, kerana ia datang dalam semua bentuk dan saiz dan perkataan ini membayangkan satu atau yang lain. Juga, “berumur pendek”, diikuti dengan “beberapa hari”, tidak benar-benar masuk akal.

Mari kita siasat pengetahuannya tentang MCS, dengan bertanya perkara yang boleh diberitahu olehnya kepada kita tentang rantau stratiform:Saya tidak pasti dari mana ia mendapat idea awan “berkedudukan rendah” – ini adalah salah. Pengulangan “perola” tidak sesuai kerana ia tidak menambah maklumat tambahan. Walau bagaimanapun, dalam pukulan luas, ini memberikan penerangan yang munasabah tentang kawasan stratiform MCS. Akhir sekali, berikut ialah versi ringkas bagi kedua-dua respons bersama-sama, yang boleh digunakan secara munasabah sebagai pengenalan kepada laporan pelajar tentang MCS (selepas ia telah disemak dengan teliti untuk kebenarannya).Tiada petikan – ini adalah had ChatGPT. Model bahasa yang serupa, Galactica, telah dibangunkan untuk menangani perkara ini dan mempunyai pemahaman yang lebih baik tentang bahan saintifik, tetapi ia sedang di luar talian. Tambahan pula, ChatGPT tidak mempunyai pengetahuan tentang fizik asas, selain daripada perkataan yang digunakan secara statistik berkemungkinan menggambarkan MCS. Oleh itu, outputnya tidak boleh dipercayai atau dipercayai untuk betul. Walau bagaimanapun, ia boleh menghasilkan prosa yang mengalir, dan boleh digunakan sebagai cara untuk menjana draf awal beberapa bidang topik.

Mengikuti idea ini, satu lagi cara ChatGPT boleh digunakan ialah dengan menyuapnya teks, dan memintanya mengubah suai atau mengubahnya dalam beberapa cara. Apabila saya menulis draf kertas, saya biasanya bermula dengan menulis kertas titik peluru Latex – dengan mata utama dalam mata peluru tersusun. Bolehkah saya menggunakan ChatGPT untuk mengubahnya menjadi prosa yang masuk akal?

Di sini, ia melakukan kerja yang hebat. Saya boleh yakin dengan ketepatan saintifiknya (sekurang-kurangnya – sebarang kesilapan akan menjadi milik saya!). Ia menyimpan sintaks Lateks dengan betul di mana sesuai, dan mengubahnya menjadi prosa yang lancar.

ChatGPT sebagai pembantu pengekodan

Satu lagi keupayaan ChatGPT ialah keupayaannya untuk menulis kod komputer. Memandangkan maklumat yang jarang mengenai kira-kira jenis kod yang pengguna mahu, ChatGPT akan menulis kod yang boleh melaksanakan tugas tertentu. Sebagai contoh, saya boleh memintanya untuk melakukan beberapa analisis asas pada data meteorologi:

Ia mendapat banyak perkara di sini: membaca data yang betul, melakukan penukaran unit dan melabelkan awan. Tetapi terdapat satu pepijat halus – jika anda menjalankan kod ini ia tidak akan menghasilkan awan berlabel (menetapkan ambang harus dilakukan menggunakan hujan.di mana(kerpasan > ambang, 0)). Ini menggambarkan kebolehannya serta kekurangannya – ia dengan yakin akan menghasilkan kod yang salah secara halus. Apabila ia berfungsi, ia adalah ajaib. Tetapi apabila ia tidak, penyahpepijatan boleh mengambil masa yang lebih lama daripada menulis kod itu sendiri.

Tugas terakhir yang saya cuba ialah melihat sama ada ChatGPT boleh menguruskan tugasan pengaturcaraan daripada kursus “Pengenalan kepada Python” yang saya tunjukkan. Saya menggunakan arahan terus dari buku panduan kursus, dengan satu-satunya penyuntingan ialah saya menanggalkan sebarang soalan yang berkaitan dengan tafsiran keputusan:Di sini, prestasi ChatGPT hampir sempurna. Ini bukan tugasan yang dinilai, tetapi ChatGPT akan menerima hampir markah penuh jika ya. Ini adalah tugas yang mudah dan jelas, tetapi ia menunjukkan bahawa pelajar mungkin boleh menggunakannya untuk menyelesaikan tugasan. Selalu ada kemungkinan bahawa kod yang dihasilkannya akan mengandungi pepijat, seperti di atas, tetapi apabila ia berfungsi ia sangat mengagumkan.

Kesimpulan

ChatGPT sudah menunjukkan janji untuk dapat melaksanakan tugas biasa, dan menjana draf teks dan kod yang berguna. Walau bagaimanapun, outputnya tidak boleh dipercayai lagi, dan mesti diperiksa dengan teliti untuk kesilapan oleh seseorang yang memahami bahan tersebut. Oleh itu, jika pelajar menggunakannya untuk menjana teks atau kod, mereka berkemungkinan boleh menipu diri sendiri bahawa apa yang mereka ada adalah sesuai, tetapi ia mungkin gagal dalam ujian apabila dibaca oleh pemeriksa atau penyusun. Bagi pemeriksa, mungkin terdapat tanda-tanda yang memberitahu bahawa teks atau kod telah dihasilkan oleh ChatGPT. Dalam penjelmaan asasnya, ia menghasilkan teks yang nampaknya (bagi saya) sedikit generik dan boleh mengandungi beberapa ralat fakta yang diberikan. Apabila menghasilkan kod, ia mungkin menghasilkan kod (sangat bersih dan diulas dengan baik!) yang mengandungi struktur atau menggunakan perpustakaan yang belum diajar secara khusus dalam kursus. Kedua-duanya bukan bukti muktamad bahawa ChatGPT telah digunakan. Walaupun ChatGPT telah digunakan, ia mungkin tidak menjadi masalah. Dengan syarat outputnya telah disemak dengan teliti, ia adalah alat yang mempunyai keupayaan untuk menulis bahasa Inggeris yang fasih, dan mungkin berguna kepada, sebagai contoh, pelajar bahasa asing.

Di sini, saya hanya menconteng permukaan keupayaan dan kekurangan ChatGPT. Ia mempunyai pemahaman bahasa yang luar biasa, tetapi tidak memahami sepenuhnya maksud di sebalik perkataan atau kodnya, lebih kurang penjelasan fizikal proses yang membentuk MCS. Ini boleh menyebabkannya dengan yakin menegaskan perkara yang salah. Ia juga mempunyai pemahaman yang lemah tentang nombor, mungkin dibina daripada inferens statistik daripada pangkalan data latihannya, dan akan gagal pada masalah logik standard. Walau bagaimanapun, ia boleh melakukan transformasi input yang luar biasa, dan menjana senarai baharu serta titik permulaan untuk diperhalusi selanjutnya. Ia boleh menjawab soalan mudah, dan beberapa soalan yang kelihatan rumit – tetapi adakah jawapannya boleh dipercayai? Untuk ini menjadi kesnya, saya nampaknya ia perlu digabungkan dengan beberapa model kecerdasan buatan yang mendasari: logik, fizik, aritmetik, pemahaman fizikal, akal sehat, pemikiran kritis dan banyak lagi. Jelas kepada saya bahawa ChatGPT dan model bahasa lain adalah permulaan sesuatu yang luar biasa, dan ia akan digunakan untuk tujuan baik dan buruk. Saya teruja, dan gementar, untuk melihat bagaimana ia akan berkembang pada bulan dan tahun akan datang.