我會開一個《AI提問方法論》的系列視頻。你現(xiàn)在看到的《ChatGPT六步提問法》，是第一個視頻，之后還會再出如何用GPT幫你潤色降重、幫你論文答辯、幫你論文讀文獻等等。相信你也會感興趣！如果你對GPT等AI工具如何協(xié)作學習/學術，還有什么感興趣的議題，可以留言給我。上面PPT里那本書，What is ChatGPT Doing and Why Does it Works? 是一本挺通俗易懂但也有專業(yè)分析的著作，作者是計算機科學領域的大師人物。
結合這本著作理解，簡單地講，GPT作為大型語言模型，在抓取這么多數(shù)據(jù)的之后進行“預訓練”，多是以歸納法為基礎。其歸納的核心在于：如何找到數(shù)據(jù)之間的相關關系，建立有意義的聯(lián)系。因此，這些聯(lián)系可能是不符現(xiàn)實的，但卻經(jīng)常會出奇不意、形成研究創(chuàng)新點。
這種出奇不意的原理，也已經(jīng)被學術研究所證實。這篇文章來自愛爾蘭都柏林大學的幾位老師合作，剛發(fā)表在Finance Research Letters刊物上的論文，ChatGPT for (Finance) research: The Bananarama Conjecture。根據(jù)GPT的模型原理和現(xiàn)有評估，因此我建議把GPT在學術寫作中的角色定位，理解為“助手”角色，主要讓它幫你開腦洞、想創(chuàng)意。所以，你作為主人，要掌控整個學術論文寫作和生產(chǎn)方向。
下面是根據(jù)一篇論文如何生產(chǎn)的簡單模型總結的6步提問法。第1步補充說明：同頻思考，就是讓GPT和你共享背景知識。就像交流的伙伴一樣，你們要在同一頻道上，才能心往一處想、力往一處使。同時，由于GPT作為語言模型，它不追求與現(xiàn)實的對應關系，所以你得知道通過你的判斷，強化它和現(xiàn)實的貼合程度，讓他不會偏離現(xiàn)實。第2步補充說明：GPT會提供非常多的學術概念，一定要多問多試，看看哪個更貼近你感興趣的方向。這也是讓GPT幫你發(fā)散思維，幫你探索的過程。第3步補充說明：有很多小伙伴這里推薦的文獻是假的怎么辦？第二，可以限定它推薦某些可以公開檢索的論文庫，比如限定可以在SCI HUB上獲取的文獻。意思是說：會有一些類似的文獻是真的。所以當你把它推薦的文獻標題放到google scholar等地方搜索，會找到關注類似的變量和視角的論文。因此，遇到錯誤文獻時，你可以讓它重新推薦文獻，加上更多引導和限定，獲取正確文獻；但也可以把這當成「啟發(fā)性資源」，幫你去尋找更好、更真的文獻。第4步補充說明：對比分析是為了看到差異性。因為你的研究要有貢獻的話，得寫出來你給現(xiàn)有的研究帶來了什么不同的東西，或者看到現(xiàn)象并不是一般認識得那么簡單劃一的。這一步分析對你在生成讓GPT生成研究論文非常關鍵。第5步補充說明：很多小伙伴寫的論文都是中國研究，但都會借鑒國際上的理論和先進案例。所以啟示分析的作用，就是讓GPT學會在國際理論和中國現(xiàn)實、經(jīng)驗之間進行對話。請記住，最后一步生成論文的時候，一定不要著急。要從標題、大綱到各個板塊逐個生成。當然，你也可以再加摘要環(huán)節(jié)。因為你要把控論文方向的時候，要對GPT進行“過程管理'，所以只有逐步生成，你才更好調(diào)控方向。同時，你要逐步發(fā)揮GPT在出奇不意的相關性方面的特長，就不能給它一些大化而之或者過于著急的任務與提問。
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