分享下用于学术写作的AI指令，内容是学习了《Nature》上的《Chatbots in science: What can ChatGPT do for you?》有兴趣的可以自己看原文。

首先聊一下虽然AI已经发布两年了，我这边也收到过非常多的AI问题，但我觉得最大的思维误区是大家对AI的看法，可能是开始宣传被夸大了原因，绝大多数人都认为AI完全跟人类一样，可以思考，学习，执行多项任务，所以跟AI对话都是像跟人交流一样分配任务，比如“你把我的照片生成一个图片”，“给我找这些文献” 之类的，就会发现AI根本理解不了你在说什么，或者在编造内容，所以很多人就会有AI很笨，不聪明，吹得太狠了等言论。但实际上这都是AGI的用法，目前的AI是非常强大，但也是需要指示的，是需要你输入promote才能帮你干活，而不是你随便提一嘴就能帮你把事情干完的。

有了这个认知之后我们来讲这篇文章，作者是花了1年半的时间将ChatGPT等AI技术用于日常科研任务中，比如文献综述、修订和撰写学术文本以及编写程序代码，然后总结了一些经验。

下面是关于提示词的经验：

1. 给模型设定角色和身份，可用提示词：You are a professional copy editor.

2. 提供输入和输出的示例，也就是给模型喂文章，告诉模型想要的内容和格式，特别是你想要模型帮你做的tricky ‘corner’ cases.

3. 明确要求模型你想要它做什么，可用提示词：‘Summarize’ or ‘Explain’

4. 规定模型的回答方式，可用提示词：‘Explain it to someone who has a basic understanding of epigenetics’) or even the exact output format (for instance, as an analysis-friendly JSON or CSV file

5. 其他要求，比如规定字数，使用的语态，使用学术语言等

完整的指令：
You are a professional copy editor with ample experience handling scientific texts. Revise the following abstract from a manuscript so that it follows a context–content–conclusion scheme.

(1) The context portion communicates to the reader the gap that the paper will fill. The first sentence orients the reader by introducing the broader field. Then, the context is narrowed until it lands on the open question that the research answers. A successful context section distinguishes the research’s contributions from the current state of the art, communicating what is missing in the literature (that is, the specific gap) and why that matters (that is, the connection between the specific gap and the broader context).

(2) The content portion (for example, ‘here, we ...’) first describes the new method or approach that was used to fill the gap, then presents an executive summary of results.

(3) The conclusion portion interprets the results to answer the question that was posed at the end of the context portion. There might be a second part to the conclusion portion that highlights how this conclusion moves the broader field forward (for example, ‘broader significance’).

另外作者还聊了哪些任务适合人类完成，哪些适合交给AI，比如说文献综述前期，看上去像反复阅读一类文章，并且总结好内容，很适合AI，但实际上做综述需要很强的创造性思维，需要自己仔细阅读文章去发现研究的空白，自己思考假设，并且也要思考如何通过实验去实现，这些都是AI做不到的，AI也完全做不到将图表，数据和补充材料思考并且联系在一起。

但是在后期，研究者希望快速阅读与自己工作影响比较小的文章，就可以去运用AI，作者团队在用专门工具Scispace搜索文章适合，发现非常好用，但是使用ChatGPT的效果却不好，很多文章都没有相关性。

最后作者建议大家更多的将AI用于写作而不是阅读，因为你开始写文章的内容全来自于阅读到什么并且得到的思考，但是如果不亲自阅读文章，对输出的内容完全没有自己的判断，写出来的东西自己也无法修正。但是当开始写的时候，自己通常已经知道自己要写什么了，就可以用AI来组织和表达这些想法，将学术写作的规则比如文章结构要求等，输入到AI里，就可以获得更符合规范的文本。

本篇最终的建议也是，如果不知道该如何完成某项任务，强烈不推荐使用AI来代劳。这篇文章我认为是非常值得一读的，除了介绍了用于科研学术的promote之外，还介绍了使用AI的思维逻辑，让大家知道了哪些任务可以给AI，哪些还是需要自己做。