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      【科普創(chuàng)作評論】關(guān)于大語言模型和科普創(chuàng)作的若干問題

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      2025年,隨著DeepSeek等新的大語言模型的推出,關(guān)于其在社會各領(lǐng)域應用的討論,特別是關(guān)于大語言模型在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的討論不斷升溫。對于科普創(chuàng)作者來說,最受關(guān)注的問題是:大語言模型的應用究竟能不能替代人類作者?在人工智能時代,科普創(chuàng)作者又該何去何從?

      一、大語言模型會取代科普創(chuàng)作者嗎?

      當前,科普創(chuàng)作形式多樣,除了以文本為主的文章或圖書外,還有短視頻、音頻、漫畫以及舞臺劇等多種形式。本文討論的科普創(chuàng)作主要是科普文章和科普圖書,因為文本是最基礎(chǔ)的表達形式,其創(chuàng)作邏輯和其他形式也有相通之處。

      大語言模型的快速發(fā)展為科普創(chuàng)作提供了一種強力工具,與此同時,也對創(chuàng)作者提出了新的要求,帶來了新的挑戰(zhàn)。大語言模型可以分析和總結(jié)科學信息,并以預設的邏輯和形式(包括文字、圖片和視頻)進行呈現(xiàn),以達到向受眾人群傳遞信息的目的。通過自然語言處理技術(shù),大語言模型可以適配不同受眾的認知水平,提供個性化的知識傳播方案。

      在實際工作中不難發(fā)現(xiàn),大語言模型收集整合數(shù)據(jù)的效率遠遠高于人工,并且大語言模型還能發(fā)現(xiàn)看似不相關(guān)的“獨立事件”之間的關(guān)聯(lián)性,為創(chuàng)作者提供新的創(chuàng)作視角。

      大語言模型創(chuàng)作的質(zhì)量取決于投給模型的“語料”(數(shù)據(jù))。就目前大語言模型生成的內(nèi)容來看,這些內(nèi)容通常不是模型自己創(chuàng)造出來的,而是對既有數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的深度整合;就其給出的觀點而言,基本也是對已有學術(shù)觀點的呈現(xiàn)或整合,或者只是在闡釋方法上有些改進。有時,會出現(xiàn)一些頗具“創(chuàng)造性”的內(nèi)容或觀點,但很多都是“知識幻覺”,甚至是錯誤的。

      在現(xiàn)階段,大語言模型就像神筆馬良手中的畫筆,本質(zhì)上是強大的工具,并不是替代人類的內(nèi)容生產(chǎn)者。要想生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的科普內(nèi)容,主導者仍然是人。

      二、利用大語言模型開展科普創(chuàng)作的核心是什么?

      什么樣的科普書才是好的科普書?數(shù)據(jù)精確、通俗易懂這些都是必要條件。其實,“有問題”的科普書才是好的科普書。一部優(yōu)秀的科普書,一定是圍繞一個有趣且有意義的問題展開。

      今天,知識更新的速度已經(jīng)遠超人們的想象。以生物學領(lǐng)域為例,30年前,人們認為DNA上那些不能編碼蛋白質(zhì)的片段(non-coding DNA)就是“垃圾DNA”;30年前,科學家還在努力破解人類全基因組精細圖譜……30年來,科學家完成了首個完整的人類基因組測序,發(fā)現(xiàn)那些“沉默”的基因片段是非常重要的開關(guān)[1]。

      如今,以教授知識為核心的教育很難跟上科學技術(shù)的發(fā)展速度。面對迅速變化的科學世界,科普作家的創(chuàng)作還有意義嗎?答案肯定的。

      科普創(chuàng)作的重心并不是一味地輸出知識,而是倡導科學方法、傳播科學思想、弘揚科學精神[2],讓受眾具備用科學方法來分析和解決問題的能力。比如,對于“人是從猿猴變化而來的”這一說法,科普創(chuàng)作者可以引導受眾思考“動物園里的猴子為什么沒有變成人”,并基于現(xiàn)代生物進化理論,給青少年讀者講一個關(guān)于人和猿有共同祖先的故事——在食物、氣候等條件為變量的自然選擇過程中,人和猿走上了不同的演化道路。在講述過程中,除了普及生物學知識,更重要的是讓受眾理解如何基于生物進化理論去看待、分析問題。

      好的科普作品應當展示科學研究歷程,而非科學知識的簡單匯集。創(chuàng)作一本優(yōu)秀的科普圖書,首先需要確立一個核心問題,并且這個問題是需要經(jīng)過資料收集、分析整理才能夠清楚作答的。圖書內(nèi)容應當圍繞核心問題層層展開,引導讀者隨著作者的思路去了解、剖析和學習這個問題,經(jīng)過探索最終獲取答案。

      大語言模型可以協(xié)助科普創(chuàng)作者梳理、明確核心問題,讓科普作品在創(chuàng)作之初就帶有優(yōu)秀基因。學習掌握科學知識、科學方法、科學思維和科學精神,需要進行長時間的反復訓練,學習如何去收集資料、如何分析和解決科學問題并提升思維層次。帶有明確問題意識的優(yōu)秀科普作品是重要的學習素材,它們給讀者提供的價值遠超過科學知識本身,從“授人以魚”變成“授人以漁”[3]。

      三、如何理解大語言模型在科普創(chuàng)作中的價值?

      尤瓦爾·赫拉利(Yuval Harari)在《人類簡史》(Sapiens:A Brief History of Humankind,中信出版社2017年版)中闡述了一個頗為獨特的觀點。赫拉利認為,人類的大腦并不是為了處理精確的數(shù)字而生的。人類在演化的漫長時間里,所面對的大多數(shù)是圖像信息和社會關(guān)系信息。進入農(nóng)業(yè)社會之后,數(shù)字才變得越來越重要,但存儲和處理數(shù)字信息不是人類大腦擅長的工作[4],人類用創(chuàng)造工具的能力來彌補人腦在直接處理海量數(shù)字信息時的不足。

      數(shù)字系統(tǒng)的建立以及電子計算機的出現(xiàn),讓人類有了處理復雜數(shù)字問題的機會。比如,專業(yè)研究人員可以利用電子計算機等工具計算出行星的軌道,計算出飛船太空旅行的路線,甚至可以推算出太陽系外正在發(fā)生的大事件。大語言模型的出現(xiàn),讓普通公眾擁有信息處理層面的強大工具。

      不同的大語言模型進行推理的方式不同,但是它們都可以幫助科普創(chuàng)作者實現(xiàn)三個層面的工作。一是高效收集和整理資料。大語言模型擁有極強的收集和整理資料的能力,可以節(jié)省科普創(chuàng)作者的大量時間。但需要注意的是,創(chuàng)作者要為大語言模型提供盡可能精準的“語料”供其學習,與此同時,創(chuàng)作者仍然需要去精讀高質(zhì)量的文獻原文,以加深自己對內(nèi)容的理解。二是發(fā)現(xiàn)話題之間的相關(guān)性,帶來新的思路?;诖笳Z言模型的運行邏輯,它們不難找出一些隱含在不同科學問題之間的相關(guān)性,這對于啟發(fā)創(chuàng)作者的思路大有裨益。三是拓展創(chuàng)作形式。大語言模型不僅可以幫助創(chuàng)作者潤色語言、調(diào)整文字風格,甚至可以幫助創(chuàng)作者突破原有的內(nèi)容形態(tài),不再拘泥于文字、繪畫和視頻的界限,將內(nèi)容用最適合的方式表現(xiàn)出來,創(chuàng)作者在創(chuàng)作過程中不再被表現(xiàn)技法所限制,可以盡情釋放自己的創(chuàng)意。

      需要說明的是,有些創(chuàng)作者在嘗試過大語言模型之后,認為對其內(nèi)容生產(chǎn)沒有幫助。實際上,如果僅僅提供一個簡單的問題,就期待大語言模型創(chuàng)造出一個完美的作品,這樣的嘗試肯定是無效的。創(chuàng)作者必須清醒地認識到大語言模型的特性,并將其結(jié)合到自己的創(chuàng)作過程中。

      四、如何應對大語言模型對科普創(chuàng)作者提出的挑戰(zhàn)?

      隨著大語言模型輔助創(chuàng)作的推廣,單純的文字寫作、繪畫以及視頻剪輯工作很大可能會被模型取代,與核心內(nèi)容有關(guān)的創(chuàng)意、想法將成為稀缺資源。想要成為一個出色的科普創(chuàng)作者,關(guān)鍵在于能夠提出讓受眾眼前一亮的科學問題。

      對于經(jīng)歷過很多科研訓練的創(chuàng)作者而言,可以把科研邏輯運用于大模型輔助科普創(chuàng)作當中。科研訓練本身就是一個建成世界觀的過程,構(gòu)建一個完整且自洽的世界觀對于科普創(chuàng)作者分析和闡釋科學問題大有裨益。比如,所有的生物學問題都可以歸結(jié)到生物進化問題上,那么要想做好生物學科普,就需要理解生物進化的理論,以及不同理論之間的差異和生物進化理論的發(fā)展過程,而不是簡單停留在“自然選擇”和“用進廢退”這些詞匯的表層意思上。

      要做到這點,最簡單的方法就是閱讀經(jīng)典著作。作為一個生物學工作者,應當深入閱讀《物種起源》(The Origin of Species)等經(jīng)典著作,并且能夠理解達爾文闡釋的概念,以及論證的邏輯和證據(jù)。這不僅僅是一個構(gòu)建世界觀的過程,也是一個學習講述科學故事技巧的過程。利用大語言模型,構(gòu)建屬于自己的知識體系,賦予科普作品鮮明的個人色彩,是當下所有科普創(chuàng)作者必須做的事情。

      現(xiàn)階段,大語言模型產(chǎn)生幻覺這個問題依然突出,大語言模型產(chǎn)生的非虛構(gòu)類作品,需要創(chuàng)作者仔細核查,以保證其精確性。前文提到,創(chuàng)作者需要自行閱讀學習高質(zhì)量的文獻原文,讓自己具備判斷大模型生成內(nèi)容正確性的能力。作為一種強大的內(nèi)容生產(chǎn)工具,大語言模型可以輔助科普創(chuàng)作者,提升科普創(chuàng)作效率,新時代的科普創(chuàng)作者應積極擁抱新技術(shù),探索出人機結(jié)合的新的創(chuàng)作道路。

      通信作者:

      史軍,玉米實驗室科普工作室創(chuàng)始人,研究館員,研究方向為植物學和科學傳播。

      參考文獻

      [1] PENNISI E. ENCODE Project Writes Eulogy for Junk DNA[J]. Science,2012,337(6099):1159-1161.

      [2] 中華人民共和國科學技術(shù)普及法 [EB/OL].(2024-12-25)[2025-05-07]. https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202412/content_6994555.htm.

      [3] 王大鵬 . 愿景與門道:40 位科普人的心語 [M]. 南京:江蘇鳳凰科學技術(shù)出版社,2023.

      [4] 尤瓦爾·赫拉利 . 人類簡史 [M]. 北京:中信出版社,2017.

      本文轉(zhuǎn)自《科普創(chuàng)作評論》2025年第2期

      《科普創(chuàng)作評論》期刊征稿信息

      編輯:齊 鈺

      審核:鄒 貞

      終審:陳 玲


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