在近期一項研究中，意大利國際高等研究院（SISSA，International School for Advanced Studies）博士生耿明萌量化了 ChatGPT 對學(xué)術(shù)論文寫作的影響。

圖 | 耿明萌（來源：耿明萌）

日前，相關(guān)論文以《ChatGPT 正在改變學(xué)者的寫作風(fēng)格嗎？》（Is ChatGPT Transforming Academics’ Writing Style?）為題發(fā)在 arXiv[1]。

圖 | 相關(guān)論文（來源：arXiv）

據(jù)介紹，之前大多數(shù)同類研究，往往是分析某個段落或某篇文章由 ChatGPT 生成的可能性。但是，本次成果更加關(guān)注于整體情況。

舉例來說，一項成熟的運(yùn)動不只需要優(yōu)秀的運(yùn)動員，還需要球迷、教練、投資人、裁判等。

目前，大模型的火熱程度已經(jīng)無需贅述，這條賽道甚至顯得有些擁擠不堪。在這樣的背景之下，耿明萌想做一些類似足球裁判員和數(shù)據(jù)分析師的工作。

事實上，就在一年之前他還不是 ChatGPT 的擁躉，也不打算追逐大模型的研究熱潮。

2023 年夏，耿明萌把更早一篇論文的初稿提交給導(dǎo)師之后，導(dǎo)師并沒有直接在原文上修改，而是給出一些簡略的建議和批注，其中有不少建議針對的是寫作問題。

這時，耿明萌想到使用 ChatGPT 來修改和潤色論文，但是很快他就意識到 ChatGPT 的風(fēng)格，比如其所使用的詞語頻率和人類有所不同。

于是，他想從詞頻角度出發(fā)，來分析 ChatGPT 對于人類論文的影響。耿明萌導(dǎo)師的主業(yè)是天文和統(tǒng)計，之前并沒有自然語言處理的經(jīng)驗。

導(dǎo)師也很疑惑為何當(dāng)時仍未有人使用這么簡潔明了的方法來研究 ChatGPT 的影響，因此推測有可能是因為行不通所以才沒有人研究，于是暫時擱置了這個想法。

事情的轉(zhuǎn)機(jī)發(fā)生在 2023 年秋，當(dāng)時導(dǎo)師頻繁出差去宣傳自己出版的新書，并沒有時間討論課題組的項目。

于是，耿明萌決定騰出手自己試試看。

他記得特別清楚，在萬圣節(jié)假期的前一天晚上，在解決所有數(shù)據(jù)問題之后，他出去旅行了兩周，回來又花費(fèi)一周時間得到了初步結(jié)果。

即：學(xué)術(shù)論文中確實有一些詞語的使用頻率，在 ChatGPT 出現(xiàn)之后發(fā)生了明顯變化。

為了方便起見，耿明萌選取了當(dāng)時 arXiv 上最新的 100 萬篇論文的摘要進(jìn)行分析。之所以這樣做是因為摘要雖然短小，但是比論文的其他部分更有代表性。

結(jié)果他發(fā)現(xiàn)：最近幾年論文數(shù)量出現(xiàn)暴漲，比如從 2018 年到 2023 年，就有超過 100 萬篇論文被提交到 arXiv 上。其中，大約有 90% 論文來自于數(shù)學(xué)、物理和計算機(jī)三個學(xué)科。

當(dāng)然，初步的研究結(jié)果也很有意思：比如“significant”的詞頻翻了接近一番，而“is”和“are”的詞頻則減少了 10% 左右。

（來源：arXiv）

于是，耿明萌選取 2022 年 arXiv 上的前兩萬篇論文摘要，通過 ChatGPT API 加以修改和潤色，借此分析得到 ChatGPT 的詞語偏好。

由此發(fā)現(xiàn)：2023 年 ChatGPT 修改論文前后的詞頻變化，和 2022 年的詞頻變化有著很大相關(guān)性。但是，2022 年相對于 2021 年，在詞語頻率變化上的相關(guān)性很小。

（來源：arXiv）

那么，如果使用 ChatGPT 處理一部分論文摘要，和未經(jīng) ChatGPT 處理的論文摘要混在一起，能否基于詞語頻率的變化，估算出經(jīng)過 ChatGPT 處理的論文摘要的比重？以及應(yīng)該怎樣估計？再就是應(yīng)該選取哪些詞語？

為了回答這些問題，耿明萌提出一個含有噪聲項的模型，證明在某些情況之下，詞語的選取并不是越多越好。

而是應(yīng)該主要考慮以下兩個標(biāo)準(zhǔn)：詞語頻率、以及 ChatGPT 處理前后的變化率。

而且，對于不同類別和不同混合比例的摘要，選取的詞語也應(yīng)該有所變化。隨后，通過校準(zhǔn)和測試，上述理論分析也在模擬中得到了驗證。

（來源：arXiv）

基于此，他開始根據(jù)真實的 arXiv 摘要數(shù)據(jù)，來估算 ChatGPT 的影響。

這一分析是基于：ChatGPT API 的模擬輸出對于不同的 prompt，其輸出的結(jié)果也不相同，因此所得出的結(jié)果是一個相對值。

如果以“Revise the following sentences”的結(jié)果作為基準(zhǔn)，ChatGPT 修改的“比例”大約在 35% 左右。

如果科研人員在使用 ChatGPT 時都能使用更精準(zhǔn)的 prompt，那么 ChatGPT 對于論文摘要的貢獻(xiàn)就完全有可能超過 100%。

不過，耿明萌更愿意用“影響”而非用“比例”來看待本次結(jié)果。

不同的 prompt 會產(chǎn)生不同的輸出，因而同樣的使用比例也會產(chǎn)生不同的估計結(jié)果。考慮到實際的使用場景，一些人很有可能在使用 ChatGPT 之后刻意抹去了一些痕跡。

亦有論文作者的寫作風(fēng)格的確受到了 ChatGPT 的影響，但最后并沒有使用 ChatGPT 潤色論文摘要。同時，其它大模型可能會有相似、但不相同的詞頻。

（來源：arXiv）

總的來說，耿明萌依然認(rèn)為，使用 ChatGPT 或其它工具，來潤色論文和翻譯論文本身并沒有錯，但要知道修改前后語義上的差別。

對于母語非英語的研究人員來說，這些新工具的合理使用確實也能促進(jìn)公平，但直接利用這些工具生成論文段落是不可取的。

而研究 ChatGPT 對于論文風(fēng)格的影響，則能助力科研人員更好地使用類似工具。

參考資料：

1.https://arxiv.org/pdf/2404.08627

運(yùn)營/排版：何晨龍