Come utilizzo ChatGPT3 come scienziato
Il mio breve elenco di domande a cui ho utilizzato ChatGPT3 per rispondere
Il lavoro scientifico, sia che si svolga al banco, davanti allo schermo, in aula o in sala conferenze, può beneficiare sostanzialmente di ChatGPT3. Nelle poche settimane in cui ho sperimentato ChatGPT3, sono rimasto stupito e rassicurato dalla sua capacità di rispondere a domande nel mio campo di cui probabilmente dovrei conoscere le risposte (o semplicemente colmare le lacune nella mia comprensione). Proprio come in precedenza avremmo utilizzato Google per trovare una formula per calcolare la molarità, ora possiamo chiedere a ChatGPT3 di farlo e andare oltre : qual è la differenza tra molarità e molalità e come diavolo scegli?
Il bene
In questo articolo, mostro come ChatGPT3 farà un ottimo lavoro insegnandoti come fare una miriade di cose: adattare i dati usando Prism , prevedere la struttura proteica usando Geneious , fare una stima della posa usando DeepLabCut , simulare il comportamento di una proteina nella membrana plasmatica utilizzando NAMD , dimmi i problemi risolti dal software di bioinformatica. Chiedo a ChatGPT3 di fornirmi un elenco di documenti in cui hanno collaborato un laboratorio di fisica e un laboratorio di biologia e lo stato dell'arte attuale nell'ordinamento degli spike (con riferimenti). Mi dice come preparare la concentrazione ottimale di un colorante della membrana cellulare , liquido cerebrospinale artificiale , e mi dice quali sono i migliori anticorpisono per l'imaging confocale del recettore della dopamina D2 e dove acquistarli. Gli chiedo anche di dirmi di cosa avrei bisogno per allestire un laboratorio di elettrofisiologia dei roditori , quale sarebbe il budget , quali borse di studio private sarebbero a tua disposizione se studiassi apprendimento e memoria, e come strutturare un corso sulla intersezione di biofisica e neuroscienze (insieme a letture, domande di discussione e risposte).
Il mio unico consiglio: fai sempre domande di follow-up. La prima risposta non è mai la risposta completa. E renderli il più dettagliati possibile.
Il cattivo
Gli chiedo anche di svolgere alcuni compiti creativi legati alla preparazione delle figure, dove si comporta piuttosto male.
Il brutto
Ho chiesto a ChatGPT3 di riassumere alcuni documenti della letteratura che io e i miei colleghi conoscevamo bene o su cui abbiamo lavorato noi stessi. Funziona in modo abissale: crea risultati e persino risultati diversi a seconda di quando lo chiedi.
Come con qualsiasi tecnologia, ci saranno limitazioni e avvertimenti, ma per ora ecco le risposte migliori e peggiori di ChatGPT3 che sono riuscito a restituire e una breve discussione su dove andremo dopo.
Software di calcolo scientifico
Spiegando come usarlo per casi specifici
Prisma (analisi generale dei dati)
Geneioso (bioinformatica)
DeepLabCut (neuroscienze comportamentali)
NAMD (simulazioni di dinamica molecolare)
Scopri le attività che il software di calcolo scientifico può svolgere
Concedi la scrittura
Puoi chiedere informazioni sulle collaborazioni passate tra diversi tipi di laboratori
Scrivi dell'attuale stato dell'arte in un campo
Puoi sempre chiedergli di fornire referenze
Attività pratiche di laboratorio
Dirti la quantità di un reagente chimico che dovresti usare
Fornire una ricetta (e una discussione) sui supporti cellulari
Dirti quali anticorpi dovresti usare per uno scopo specifico
Allestimento di un laboratorio
Requisiti di base per l'installazione
Un budget dettagliato per quel laboratorio
Come ottenere finanziamenti
Crea materiale didattico
Programma per un tipo specifico di seminario
Ecco la risposta (troncata) quando gli ho chiesto delle letture:
E quando l'ho chiesto per domande di discussione:
E le risposte a queste domande:
Creatività ed estetica
Ho chiesto a ChatGPT3 come creare figure accattivanti in MATLAB e, separatamente, in Python. Le risposte erano allineate con pratiche standard (ingrandimento delle dimensioni dei caratteri, larghezza delle linee, utilizzo dei colori), ma niente di eccezionalmente interessante. Nessun modo creativo per animare i grafici o evidenziare le caratteristiche dei dati. Esistono molti pacchetti per la creazione di figure in Python, ma ChatGPT3 si è limitato a dirmi come regolare le figure con la libreria matplotlib standard invece di consigliarle. In una domanda successiva, gli ho chiesto dei pacchetti e mi ha suggerito Seaborn, Plotly, Bokeh e ggplot, che è un elenco relativamente completo dei pacchetti usati più di frequente.
Ho anche chiesto a ChatGPT3 come essere creativi usando Inkscape, uno strumento standard per creare e modificare la grafica vettoriale. Le risposte sono state deludenti, per non dire altro.
Gli ho chiesto di fornire diversi esempi per un uso creativo di Inkscape. Non condividerò, ma ancora una volta, non c'era nulla di accattivante o bello.
Sfortunatamente, anche ChatGPT3 inventa le cose.
Alla domanda su un pacchetto open source
Il pacchetto esisteva prima della fine del periodo di formazione di ChatGPT3. È stato completamente caricato su GitHub ed è stato presentato in un documento di Nature Methods. Tuttavia, ChatGPT3 fornisce una risposta totalmente inventata:
smCellFRET è prima di tutto un pacchetto in MATLAB, non R. Detto questo, il danno sarebbe minimo in questo caso, poiché si spera che si noti rapidamente che nulla di questo pacchetto software non può essere utilizzato in R.
Alla domanda sulla letteratura specifica
Ho chiesto a ChatGPT3 di riassumere la pubblicazione della mia tesi di laurea.
Era per lo più giusto, tranne la parte evidenziata. Tutto il lavoro nel documento è stato svolto su fette di tessuto cerebrale completamente inanimate. Mi sarebbe piaciuto scoprire che i punti caldi della dopamina nel globus pallidus erano coinvolti in diversi aspetti del controllo del movimento. Ma qui non è successo.
Quindi ho chiesto a ChatGPT3 di riassumere alcuni lavori dei miei colleghi e ha commesso un errore ancora più insidioso.
La ricerca in quel documento è stata condotta sui roditori, non sulle scimmie. Ciò farebbe un'enorme differenza per chiunque nelle neuroscienze e ti farebbe sembrare piuttosto sciocco in una riunione di laboratorio o in una discussione con i tuoi colleghi. Ma peggiora:
Il giornale non usava l'optogenetica. Ha usato la chemiogenetica, un metodo sostanzialmente diverso. Ora, un progetto che utilizzava la chemogenetica nei roditori è diventato un progetto che utilizzava l'optogenetica nelle scimmie, cosa che non era nemmeno possibile al momento della pubblicazione. L'optogenetica come tecnica è stata raramente utilizzata con successo nei primati, quindi ho chiesto a ChatGPT3 riferimenti di esempio in cui ritiene di avere:
I primi due documenti letteralmente non esistono. ChatGPT3 li ha inventati. Il secondo articolo riguarda i roditori. Solo gli ultimi due articoli riguardano l'optogenetica nei primati. Pertanto, non mi fiderei mai di ChatGPT per riassumere un singolo articolo o anche per riassumere i nuovi sviluppi in un campo della scienza. Il tempo che impieghi cercando di costringere ChatGPT3 a dirti la verità su un campo scientifico sarebbe speso meglio imparando come strutturare attentamente le ricerche su PubMed, cosa che ChatGPT3 può aiutarti a fare!
Quello che viene dopo?
Inevitabilmente, alcune persone vedranno queste innovazioni come un'usurpazione delle loro capacità o conoscenze e reagiranno con atteggiamento difensivo, incredulo e ostile. Ma l'atteggiamento più produttivo nei confronti dell'uso di ChatGPT3 e della futura intelligenza artificiale nelle scienze sarà quello di apprendere i limiti della tecnologia e utilizzare ChatGPT3 per liberare il proprio tempo per affinare le competenze necessarie per soddisfare tali limiti. Ad esempio, ChatGPT3 non può essere utilizzato per ripulire un repository GitHub in un modo in cui le richieste pull vengono indirizzate frequentemente e in modo conciso, collegate a documentazione aggiornata e supportate dall'impegno della comunità. Inoltre, non può prendere un set di dati come input e dirti dove sono i tuoi artefatti, come migliorare il tuo rapporto segnale-rumore o dirti quali ipotesi possono essere testate in base alla struttura e ai limiti dei risultati dell'analisi. E naturalmente, chiaramente ChatGPT3 non può riassumere un articolo scientifico per tutta la sua vita. Questo potrebbe facilmente cambiare in futuro, e immagino che i dirigenti di Elsevier stiano già sbavando per gli alti costi di abbonamento che possono addebitare per un'intelligenza artificiale che superi questi difetti fatali.
Nel contesto del laboratorio umido, ChatGPT3 potrebbe accelerare le attività di laboratorio di base, evitare che i reagenti vengano calcolati e miscelati in modo errato e guidarti nell'ottenere e preparare correttamente i materiali di cui hai bisogno. Può spiegare quali sono le migliori pratiche per eseguire i tuoi esperimenti. Se ti senti incerto sulle risposte di ChatGPT3, dovresti chiedere riferimenti. Se non sei ancora sicuro o il passo che stai per intraprendere comporta un rischio elevato, dovresti consultare i tuoi colleghi o il tuo supervisore. Anche un perfetto ChatGPT3 non può compensare la disattenzione, la deviazione da tecniche sterili e asettiche, la mancanza di follow-through o le cattive pratiche di collaborazione (essere disordinati, meschini, avidi, egocentrici, ecc.).
Per ora, la valutazione di misure soggettive come la bellezza, la semplicità o l'utilità, rimane esattamente nel regno degli umani. Nella scienza, ciò significa che ChatGPT3 non può produrre una figura, un poster o una presentazione di una conferenza altamente memorabile e comprensibile, una sovvenzione che risponda esattamente alla domanda giusta al momento giusto per il tuo campo o un pacchetto software che verrà utilizzato da molti. Inoltre, ChatGPT3 non ha un'elaborazione cognitiva intrinseca. Se ci sono incongruenze nella letteratura, non le pondererà, soppeserà la qualità delle prove o trarrà deduzioni logiche su come risolvere le incongruenze sulla base delle premesse contenute nei suoi dati di addestramento. Puoi chiedergli di ipotizzare, ma ricombinerà solo la letteratura precedente in modi prevedibili. Non capirà le soluzioni per aprire domande nella scienza. È molto più vicino al completamento automatico nel tuo software di elaborazione del testo che a un essere senziente. Queste sono le verità che devono essere ricordate mentre ci familiarizziamo con questa nuova tecnologia.
Ecco un'idea di come potresti pensare a quali attività sono appropriate e sicure per ChatGPT3. Ti consigliamo di utilizzare ChatGPT3 con attività in cui esiste un elevato accordo tra gli esseri umani e in cui il costo per sbagliare è basso. Ci sono aree grigie, in cui dovresti prestare attenzione e consultare i colleghi o il tuo supervisore. Poi c'è la "Zona di pericolo", che sono compiti che dovresti sicuramente consultare e lavorare con gli altri.
ChatGPT3 può spostare le aspettative su ciò che comporta il lavoro scientifico
Ad esempio, le aspettative possono essere maggiori per gli operatori di laboratorio per lo sviluppo di competenze più generali che hanno a che fare con aspetti del loro lavoro. Proprio come un contabile in passato ha dovuto imparare a usare Excel, così anche i lavoratori scientifici possono vedere un'espansione delle competenze necessarie per essere percepiti come impegnati nella scienza. Ad esempio, quei laboratori in cui i lavoratori prendono l'iniziativa di utilizzare ChatGPT3 per comprendere GitHub e i suoi casi d'uso possono sviluppare codice di analisi che riceve più coinvolgimento e persino adozione. Lo stesso varrà per aspettarsi che i lavoratori di laboratorio abbiano una certa competenza di base nell'uso di linguaggi informatici come MATLAB o Python. Con il potenziale per uno scambio illimitato tra l'utente e la console ChatGPT3, potrebbe esserci una maggiore aspettativa che i lavoratori sviluppino almeno una familiarità rudimentale di queste aree.
Un'ultima domanda, a cui dovremmo pensare tutti come operatori scientifici, è come si confronta l'apprendimento tramite ChatGPT3 con l'apprendimento peer-to-peer o l'apprendimento attraverso le comunità scientifiche? E forse ancora più importante, come possiamo garantire quegli aspetti dell'apprendimento peer-to-peer che lo rendono distinto e speciale rispetto all'utilizzo di ChatGPT3? Entrambi esisteranno sempre, ma è importante capirli l'uno accanto all'altro.
La risposta di ChatGPT3 è lunga, ma un po' incompleta. Come abbiamo visto, può andare molto lontano dal segno quando si cerca di riassumere la ricerca scientifica. Di conseguenza, dovremmo assolutamente essere stanchi di usarlo per ricerche bibliografiche, scrivere borse di studio o preparare presentazioni.
![Che cos'è un elenco collegato, comunque? [Parte 1]](https://post.nghiatu.com/assets/images/m/max/724/1*Xokk6XOjWyIGCBujkJsCzQ.jpeg)
