【代码之外】丁源森／AI在天文上的神助攻

大型语言模型就像云顶高原的老虎机，每次“摇动”都产生不同的输出。通过大数据训练，我们就像在老虎机上作弊，使得它的输出更符合我们的预期。

超越ChatGPT：开源模型的多样化应用

了解这个概念后，你就能明白为什么Bard突然短路了。詹姆士·韦伯望远镜有很多“第一”，它确实重点研究太阳系外行星并拥有先进的成像技术，但把这些信息组合起来却反而不对，这就像有人问你在马来西亚应该吃什么，你回答“Roti Canai夹榴梿配 Laksa。”

虽然当前的AI仍然会犯一些低级错误，但是大语言模型的应用不仅仅局限于简单地使用ChatGPT，要知道ChatGPT只是众多大型语言模型中的其中一个。虽然OpenAI已经不再 Open（开源），但众多模型包括脸书Meta的LLaMa模型系列仍是开源的，而这些开源的模型允许我们在这些训练模型的基础上进行微调，进而释放更多潜力。

这好比你已经有一群优秀的大学毕业生，虽然他们不一定会有特定领域的专长，比如说天体物理的一些特定知识，但如果可以让这些模型再“进修”，那么它就可以发挥更大的能量。
这正是我的研究团队正在探索的其中一个方向。

让AI看懂30万篇天文论文

最近我们的团队对这些开源模型进行了微调，利用过去30年天文科学期刊发布的大约30万篇文章对其进行训练，训练方法和上述说的文字填空和接龙是一样的。当然，这里对于模型的训练还包括我们的一些小巧思。比如说让两个语言模型“对战”，其中一个模型扮演学生回答天文问题，另一个则扮演教授点评学生的答案，两者互相竞争。（这里就不谈技术细节了）

其实我们一开始也没底，就觉得可以试一试。模型的表现确实让大家很震惊，比如说我们尝试用AI生成天文学博士论文的研究方向，并请天文物理学家评分。评分结果显示，AI生成的论文题目在专家眼中甚至优于一般天文物理博士生能够提出的论文方向，一些同事不禁戏称：“真的不能让你继续搞下去，不然我们都失业了。”

必须说明的是，我们的目标并非取代人类工作，但我们必须接受的是，在这个新的时代里，AI生成的答案已俨然成为了评价的基线，只有超越AI的答案才被视为有价值。虽然这么说感觉有点残忍，但这未尝不是好事，因为AI把所有人的基准能力都拔高了一个纬度。要知道每个人都有自己的特长，而这些特长大概率还是比目前的模型更好，但是模型却可以补足每个人在其他方面的短板。

比方说，我以前觉得自己做研究还可以，但比较苦恼的是如果要我用英文写期刊文章，我就觉得对我这种非英语母语的人特别吃亏。虽然现在的模型不见得能写出媲美狄更生和王尔德的大作，但我却可以享受着类似用母语写作的畅快。

AI：平等的桥梁与公正的裁判

从宏观角度来看，我乐观地认为无论是回顾历史还是展望未来，这些AI模型将促进人与人之间的平等，并为弱势群体创造更多机会。

比如说，以前我们时常依赖某些指标，例如论文的被引用次数来评估一个人对于某个领域的贡献，但学术界其实并非完全公正。有时候，一些普通的论文莫名火起来，而其他有价值的论文却可能因为种种原因被埋没，所以这些指标往往并不能很公平地去评断一篇学术论文的价值。而我们的研究团队正在研究的其中一个方向，就是用我们微调后的模型去读遍所有论文，忽略人为的主观评价，客观地分析所有文章，从而找出任何一个能推进这个领域的真正先驱。

至于展望未来的部分，AI也只会让科技更加平等与开放。以天体物理为例，这是一个高投资的研究领域，可惜绝大部分的人再有才识也可能只屈就于一些岗位上，找不到人去交流。但微调后的大型模型可以独当一面，能力未必比各个领域的博士们差，可以成为弱势研究者的研究伙伴，不让个人际遇妨碍他们的成就。这也是我们团队做这项研究的最大初衷，而我们的团队也逐步在网上公开所有AI生成的天体物理博士论文方向。

还记得IBM的深蓝吗？

有人说，AI的出现是人类的消亡，可是要知道这种论述在历史上从来没有断过，但是也从来没有预言成真过。

还记得IBM的超级电脑深蓝曾经击败国际象棋大师卡斯帕罗夫吗？当时有人悲观地认为国际象棋已经结束了，但在二十多年后的今天，人们反而可以在任何地方、任何时间和AI对弈及学习，我们看见的是国际象棋更加昌盛，在很多非传统强国也是遍地开花。

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