四个步骤,让GPT帮助你阅读论文

猫柳 开智学堂

作者:猫柳 来源:公众号「自由特质协议」

读论文,是我们快速获取知识的方式。论文中的知识含量、知识质量都很高,正是论文的这两个特点,为我们阅读带来难处。GPT 正好帮助我们化解难度。

01 当我们读论文时,我们在读什么?

很多人读不懂论文,因为他们不知道要在论文中得到什么。

论文是什么?论文是研究学科问题,将过程、方法及结果记录下来,用于交流、讨论或出版等的书面材料。通俗来说,论文是一份说帖,向读者传达新的发现,并且摆出充分证据,让读者和审稿人相信你的发现很重要,很有价值。

所以,当我们读论文时,我们在读什么?1)这篇论文的学术贡献;2)作者如何介绍这个学术贡献。

根据背景知识的多寡,我们可以从论文的不同部分,抽取关键信息。

  1. 摘要中:可以得到一两句高度凝练的学术贡献的介绍;

  2. 从“摘要 + 引言”中:摘要太言简意赅,有时并不容易读出论文学术贡献的创新之处。这时候可以通过引言,获得更多信息。因为引言一般会交代研究背景、前人对问题的解决程度,以此来强调学术贡献的重要性和价值;

  3. 从“摘要 + 引言 + 结论”中:结论会重申学术贡献。这些信息有助于我们更深入地理解学术贡献;

  4. 从“…… + 正文/文章结构/关键图表”中:如果论文比较复杂,我们需要深入阅读正文,例如查看实验方法或结果。正文部分可能很长(可能有几十页),但我们不一定需要进行线性阅读。

有两个策略:1)通过文章的结构来理解作者的论证逻辑,比如可以提取出正文的二级标题编成目录;2)作者通常会为核心内容编制图表,我们可以以图表为中心,追溯上下文来理解内容。

GPT 的文本总结能力很强,它可以阅读论文时,给予我们很多帮助。

02 使用 GPT 读论文

GPT 如何帮助我们读论文?可以简单总结为四个步骤:

  1. 确保 GPT 知道你要读的论文;
  2. 让 GPT 总结论文的主要内容;
  3. 追问细节,得到更多理解;
  4. 让 GPT 充当导师,学习更多知识。

以社会学经典论文格兰诺维特(Mark Granovette)的《弱关系的力量》(The Strength of Weak Ties)为例。

1. 确保 GPT 知道你要读的论文。

开始读论文啦,首先询问 GPT 是否知道该论文。你可以通过友善的问候方式启动与 GPT 的对话。

Do you know Mark Granovetter《The Strength of Weak Ties》?

为了可读性,我将返回的英文答案,转译成中文(下文同)。

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用 GPT 来阅读经典论文,答案很漂亮。

从答案中判断 GPT 是否出现幻觉。输入该指令时,最好将作者名字、文章标题输入。最好的提问方式,是不要让 GPT 猜测你的意图。

2. 让 GPT 总结论文的主要内容。

总结大意。

因为有上下文关系,你可以简单地发出短语指令。完整的指令则是:

请你总结 Mark Granovetter《The Strength of Weak Ties》的大意。

这个指令还不够好,我们可以进一步提供细节,让 GPT 生成总结。

write a 700-word summary of the paper, including background , promblem statement , analysis methods , case studies and conclusions.

GPT 的回答:

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你还可以摘出论文的二级标题,让 GPT 补全,以此借助篇章布局来理解作者的逻辑。

该文章的结构是:

introduction the strength of ties weak ties in diffusion processes weak ties in egocentric networks weak ties and community organization micro and macro network models

各组块写了什么内容?

GPT 的回答:

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3. 追问细节,得到更多理解。

GPT 的本质是合理延续下一个词,所以,它并不能真正“读懂”论文。在给出回答时,GPT 可能会忽略一些重要的细节。这时,就需要通过更具针对性的问题,来丰富我们对论文的理解。

问什么细节因人而异。你可以让 GPT 解释某个概念,给出通俗例子,或摘出一句话/一段话让 GPT 回答。

例如:

什么是弱关系,它们与强关系有何不同?

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弱关系的力量如何影响就业机会和职业发展?

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可以刻意培养弱关系吗,还是它们自然形成?

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4. 让 GPT 充当导师,学习更多知识。

论文是一个学术共同体的小小注脚,我们可以让 GPT 充当导师,引导我们探索更多。例如,我们可以让 GPT 介绍《弱关系的力量》的最近进展。

介绍 “weak ties” 在 1973 年发表之后的发展。

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03 延伸:不同 AI 软件的效果对比

除了ChatGPT,市面上出现了基于其他原理阅读论文的AI模型,例如 Chat-with-PDF 和插件 Ask-Your-PDF。

以“Chat-with-PDF”为例。

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当你将论文喂入“Chat-with-PDF”,它会立即为我们总结主要内容,并给出示例问题。

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对比上文步骤三的答案,二者的回答各有千秋。

问:什么是弱关系,它们与强关系有何不同?

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问:弱关系的力量如何影响就业机会和职业发展?

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问:可以刻意培养弱关系吗,还是它们自然形成?

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你更喜欢哪个 AI 模型的答案?

04 小结

AI 在论文阅读上,大大减轻了我们的难度,尤其对外文阅读来说,更是如此。这个进展是年初时候的我不敢想象的。那时,我还需要请教同事,如何使用工具来提高论文阅读速度。

但是,无论 AI 多么优秀,它依然不能代替人脑阅读,因为阅读的目的是为了理解,生成个人知识。这意味着,如果没有真实的阅读动作,知识始终无法变成你个人的。

理解越困难,记忆越深,但是理解过于困难,我们就会放弃阅读。所以,我的态度是:借助 AI 减轻心理负担,启动阅读;参考 AI 生成的内容总结,获得论文的框架性理解;以 AI 为师,追问细节,在对话互动中,完成论文的第一轮阅读。

不仅论文,书籍阅读也大致如此。前几个月,我在开智学堂的 AI 阅读课上,跟两百多位同学一起,对 AI 阅读的能力进行了很多探索,也取得了初步的进展。我相信 AI 作为工具,需要我们理解它的特性,才能驾驭好这个特殊的聪明的工具。

最后,如果你有任何关于 AI 阅读上的交流,请留言。■