在現(xiàn)代化工具的幫助下，科研人員的群體規(guī)模、效率都有顯著提升，發(fā)表科學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量幾乎是呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而人類(lèi)的閱讀效率卻幾乎沒(méi)有提升，新入行的研究人員一下子就要面對(duì)過(guò)去數(shù)十年的研究成果。

為了更快地掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)，研究者往往會(huì)考慮優(yōu)先閱讀那些更知名的、影響力更大的論文，從而會(huì)忽視掉很多潛在的、具有顛覆性的發(fā)現(xiàn)。

以ChatGPT為首的大模型算是一個(gè)很有潛力的輔助閱讀、科研的解決方案，其通用能力覆蓋了專(zhuān)業(yè)考試、有限推理、翻譯、解決數(shù)學(xué)問(wèn)題，甚至還能寫(xiě)代碼。

已有的研究考察了大模型在科研領(lǐng)域的表現(xiàn)，但基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集大多屬于「回顧性質(zhì)」的，比如MMLU、PubMedQA和MedMCQA，主要以問(wèn)答的形式來(lái)評(píng)估模型的核心知識(shí)檢索和推理能力，

然而，這些基準(zhǔn)都不適合評(píng)估模型前瞻的能力，輔助科研需要整合嘈雜但相互關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)，比人類(lèi)專(zhuān)家更擅長(zhǎng)預(yù)測(cè)新結(jié)果。

最近，倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）的研究人員在Nature Human Behaviour期刊上發(fā)布了一個(gè)前瞻性基準(zhǔn)BrainBench，在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域考察模型的預(yù)測(cè)能力。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41562-024-02046-9

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大模型的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人類(lèi)專(zhuān)家水平，平均準(zhǔn)確率達(dá)到了81%，而人類(lèi)的平均準(zhǔn)確率只有63%

即使研究團(tuán)隊(duì)將人類(lèi)的反饋限制為僅對(duì)特定神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域、具有最高專(zhuān)業(yè)知識(shí)的人，神經(jīng)科學(xué)家的準(zhǔn)確率仍然低于大模型，為 66%

和人類(lèi)專(zhuān)家類(lèi)似的是，如果大模型對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果表示具有高度自信時(shí)，回答結(jié)果的正確率也更高，也就是說(shuō)，大模型完全可以輔助人類(lèi)做科研新發(fā)現(xiàn)。

最重要的是，這種方法并不特定于某一個(gè)學(xué)科，其他知識(shí)密集型任務(wù)上也可以使用。

科研結(jié)果預(yù)測(cè)

即使是人類(lèi)專(zhuān)家，在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，仍然是非常有挑戰(zhàn)性的，主要有五個(gè)難題：

1. 領(lǐng)域內(nèi)通常有成千上萬(wàn)篇的相關(guān)科學(xué)論文；

2. 存在個(gè)別不可靠的研究結(jié)果，可能無(wú)法復(fù)制；

3. 神經(jīng)科學(xué)是跨領(lǐng)域?qū)W科（multi-level endeavour），涵蓋行為（behaviour）和分子機(jī)制（molecular mechanisms）；

4. 分析方法多樣且可能非常復(fù)雜；

5. 可用的實(shí)驗(yàn)方法很多，包括不同的腦成像技術(shù)、損傷研究、基因修改、藥理干預(yù)等。

為了滿(mǎn)足對(duì)大模型的測(cè)試需要，針對(duì)上述難題，研究人員開(kāi)發(fā)的BrainBench基準(zhǔn)總共納入了200個(gè)由人類(lèi)專(zhuān)家精心設(shè)計(jì)的、2023年發(fā)表在《神經(jīng)科學(xué)雜志》上的測(cè)試案例，以及額外100個(gè)由GPT-4生成的測(cè)試案例，涵蓋了五個(gè)神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域：行為/認(rèn)知、系統(tǒng)/回路、疾病神經(jīng)生物學(xué)、細(xì)胞/分子以及發(fā)展/可塑性/修復(fù)。

對(duì)于每個(gè)測(cè)試案例，研究人員會(huì)修改已發(fā)表的摘要，創(chuàng)建一個(gè)變更后的版本，在不改變方法和背景的情況下，大幅改變研究結(jié)論。

比如說(shuō)，與原始摘要相比，變更后的摘要可能會(huì)交換兩個(gè)大腦區(qū)域在結(jié)果中的作用，反轉(zhuǎn)結(jié)果的方向（將「減少」替換為「增加」）等。任何改動(dòng)都需要保持摘要的連貫性，有時(shí)還需要進(jìn)行多次改動(dòng)（比如將多個(gè)減少替換為增加）。

也就是說(shuō)，變更后的摘要需要在實(shí)證上有所不同，但邏輯上并不矛盾。

測(cè)試者需要在原始摘要和修改版本之間做出選擇，人類(lèi)專(zhuān)家和大型語(yǔ)言模型的任務(wù)是從兩個(gè)選項(xiàng)中選擇正確的，即原始版本；人類(lèi)專(zhuān)家需要做出選擇，并提供信心和專(zhuān)業(yè)水平的評(píng)分；大型語(yǔ)言模型則根據(jù)選擇的摘要的困惑度（即模型認(rèn)為文本段落的驚訝程度較低）來(lái)評(píng)分，自信程度與兩個(gè)選項(xiàng)之間困惑度差異成正比。

部分GPT-4提示如下：

你的任務(wù)是修改一篇神經(jīng)科學(xué)研究論文的摘要，使得修改后的內(nèi)容顯著改變研究結(jié)果，但不改變方法和背景。這樣我們可以測(cè)試人工智能對(duì)摘要主題領(lǐng)域的理解能力。
... ... 摘要的開(kāi)頭是背景和方法，所以這部分摘要不應(yīng)被修改。不要改變前幾句話(huà)。
我們希望摘要在實(shí)證上是錯(cuò)誤的，但邏輯上并不矛盾。
要找到論文的原始結(jié)果，需要一些神經(jīng)科學(xué)的洞察力，而不僅僅是一般的推理能力。因此，你所做的修改不應(yīng)該評(píng)估人工智能的推理能力，而是它對(duì)神經(jīng)科學(xué)和大腦工作原理的知識(shí)。
注意不要做出改變結(jié)果但可能在作者的研究中仍然發(fā)生的修改。例如，關(guān)于學(xué)習(xí)的fMRI摘要可能提到海馬體而不是紋狀體。然而，紋狀體可能也是活躍的，但沒(méi)有在摘要中報(bào)告，因?yàn)樗皇茄芯康闹攸c(diǎn)。
你所做的修改不應(yīng)該從摘要的其余部分被識(shí)別或解碼出來(lái)。因此，如果你做了修改，確保你改變了所有可以揭示原始摘要的內(nèi)容。
在你改變單詞時(shí)注意冠詞的使用(a/an)。
確保你的修改保持句子間的一致性和正確的語(yǔ)法，修改不應(yīng)該與摘要的整體意義相矛盾或混淆。
避免進(jìn)行不需要理解科學(xué)概念的瑣碎修改，修改應(yīng)該反映出對(duì)主題的深刻理解。
在進(jìn)行修改時(shí)，不要錯(cuò)過(guò)摘要中的任何重要結(jié)果或發(fā)現(xiàn)。每一個(gè)重要點(diǎn)都應(yīng)該在你的修改中得到體現(xiàn)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

人類(lèi)神經(jīng)科學(xué)專(zhuān)家經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)能力和參與度的篩選，共有171名參與者通過(guò)了所有檢查并被納入分析結(jié)果，大多數(shù)人類(lèi)專(zhuān)家是博士生、博士后研究員或教職/學(xué)術(shù)人員。

在BrainBench上，大型語(yǔ)言模型的性能表現(xiàn)都超過(guò)了人類(lèi)專(zhuān)家，平均準(zhǔn)確率為81.4%，而人類(lèi)專(zhuān)家的平均準(zhǔn)確率為63.4%；當(dāng)把人類(lèi)回答限制在那些自報(bào)專(zhuān)業(yè)水平在前20%的測(cè)試項(xiàng)時(shí)，準(zhǔn)確率上升到了66.2%，但仍然低于大型語(yǔ)言模型的水平。

參數(shù)較小的模型，比如70億參數(shù)的Llama2-7B和Mistral-7B，表現(xiàn)得與更大的模型相當(dāng)，其性能也比尺寸更小的模型要好，小模型可能缺乏捕捉關(guān)鍵數(shù)據(jù)模式的能力；而為聊天或指令優(yōu)化的模型表現(xiàn)得比基準(zhǔn)模型要差。

研究人員推測(cè)，讓大型語(yǔ)言模型適應(yīng)自然語(yǔ)言對(duì)話(huà)可能會(huì)阻礙其科學(xué)推理能力。

按子領(lǐng)域和參與者類(lèi)型劃分時(shí)，大型語(yǔ)言模型在每個(gè)子領(lǐng)域中的表現(xiàn)也都優(yōu)于人類(lèi)專(zhuān)家。

在測(cè)試時(shí)，為了防止基準(zhǔn)測(cè)試本身可能是訓(xùn)練集的一部分，研究人員采用zlib-perplexity ratio（困惑度比率）來(lái)評(píng)估大型語(yǔ)言模型是否記住了某些段落。

該值可以衡量文本數(shù)據(jù)不可知壓縮率與大型語(yǔ)言模型計(jì)算的特定數(shù)據(jù)困惑度之間的差異，如果某個(gè)段落難以壓縮，但模型給出的困惑度教低，就代表模型是通過(guò)記憶來(lái)回答問(wèn)題。

從結(jié)果來(lái)看，沒(méi)有跡象表明大型語(yǔ)言模型見(jiàn)過(guò)并記住了BrainBench

研究人員還進(jìn)一步確認(rèn)了大語(yǔ)言模型在2023年早些時(shí)候發(fā)表的項(xiàng)目上并沒(méi)有表現(xiàn)得更好（2023年1月與10月相比）

總之，檢查結(jié)果表明，對(duì)于大型語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō)，BrainBench的數(shù)據(jù)是新的，沒(méi)見(jiàn)過(guò)的。

為了評(píng)估大型語(yǔ)言模型的預(yù)測(cè)是否經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)，研究人員檢查了置信度與準(zhǔn)確性之間的關(guān)聯(lián)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與人類(lèi)專(zhuān)家一樣，所有大型語(yǔ)言模型都展現(xiàn)出準(zhǔn)確性和置信度之間的正相關(guān)性。

當(dāng)大型語(yǔ)言模型對(duì)自己的決策有信心時(shí)，更有可能做出正確的選擇。

此外，研究人員還在個(gè)體層面上擬合了模型困惑度差異與正確性之間的邏輯回歸，以及人類(lèi)置信度與正確性之間的邏輯回歸，能夠觀察到顯著的正相關(guān)性，證實(shí)了模型和人類(lèi)都是經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)的。