普林斯顿大学任智勇团队ES&T | ChatGPT和环境科研应用

‍英文原题：ChatGPT and Environmental Research

第一作者：朱俊杰

通讯作者：任智勇

通讯单位：普林斯顿大学

论文DOI：https://doi.org/10.1021/acs.est.3c01818

文章简介

ChatGPT作为最新的基于文本的人工智能工具，获得了巨大的反响和广泛的关注，并有可能改变包括教育和研究在内的生活的各个方面。基于其先进的自然语言处理（NLP）能力，ChatGPT可以很好地理解人类语言，使用户能够很直观地以对话的方式得到答案。在这篇观点文章中，我们基于对NLP研究经验，并通过10个涉及不同环境研究领域的例子，来分享我们使用ChatGPT的经验和建议。我们希望在展示这类新兴工具在环境研究中发挥作用的同时，突出其潜在的问题和挑战（图1）。并以此经验，鼓励在研究和其他领域中负责且有效地使用ChatGPT。

图1 我们应该充分利用ChatGPT提供给我们的便利（右侧），但同时也应该对潜在的隐藏风险保持警惕（左侧）。

文章要点

ChatGPT潜力之处：

精进文法写作，总结关键点和主题生成

逻辑信息检索

编程、调试和语法解释

问题和风险：

虚假信息，缺乏最新的专业知识

无法对AI在决策中问责

依赖ChatGPT的机会成本

ChatGPT高级应用

利用提示工程（prompt engineering）以获得高质量的回复

利用小样本学习（Few-Shot）以获得完全定制化的回复

总结与展望

颠覆性的技术都会同时带来机遇和挑战。毫无疑问，ChatGPT及其所代表的大语言模型（LLM）将会（也已经开始）改变我们的生活，而环境研究也无可避免会受到它的影响。ChatGPT能让研究和其他工作更加自动化或高效化，但同时也拥有着其特有的“陷阱”与风险。我们应该利用这种变化带来的益处来推进环境人的使命，但也需谨慎使用，来规避可能的误用或滥用。这篇观点文章，正是希冀通过我们的经验分享，帮助环境研究者们熟悉这一正在崛起的工具：它的原理为何？如何用它帮助我们的研究工作？又需要在哪些地方谨慎使用，哪些地方依然仰赖人类的决策？新的大型语言模型（LLM）（例如最近发布的GPT-4）可能变得更加可靠，能够处理更复杂的任务，这可能会解决我们文中提到的一些问题。然而，我们使用ChatGPT和其他AI工具的态度应该保持一致：我们才是内容的创作者，而AI工具是我们的助手，旨在提高我们生活和环境的质量。

作者介绍

朱俊杰：普林斯顿大学土木与环境工程系和Andlinger能源与环境中心副研究员。主要研究方向为数据科学在环境领域内的应用，包括机器学习，深度学习，文本数据挖掘，自然语言处理等。其他研究重点也包括了污水过程机理模型和混合模型。

姜晋越：普林斯顿大学土木与环境工程系和Andlinger能源与环境中心博士研究生。主要研究方向为微生物电化学系统在资源回收中的应用，及可持续发展转变过程中的资源配置与优化。

杨美琪：普林斯顿大学土木与环境工程系和Andlinger能源与环境中心博士研究生。主要研究方向为开发新型材料用以实现污水中的资源回收，以及机器学习助力的材料设计和系统优化。

任智勇Jason：普林斯顿大学土木与环境工程系和Andlinger能源与环境中心教授。主要研究方向在环境和化学领域的脱碳化和数字化。他的研究团队使用电化学、微生物学和数据科学的工具来更好地理解其中的关键因素，并研发模型和技术在环境和化学过程中实现资源回收。任教授是Environmental Science & Technology和ES&T Letters的副主编。

转自：“ACS美国化学会”微信公众号

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