充分利用ChatGPT和类似的聊天机器人-科学家和专业人士的指南
科学家和其他专业人士可以从使用ChatGPT和Gemini等聊天机器人在他们的工作中获益。他们可以帮助生成提纲或修改演讲和文章的文本。他们可以识别和解释相关科学概念、方法和试剂，这可以在处理新课题或设计实验时发挥作用。他们还可以作为“头脑风暴伙伴”，极大加速代码编写。可能性几乎没有边界。当然，这些聊天机器人并非完美无缺，所有输出必须接受批判性评估——这是科学家们实际上擅长处理的任务。基本上，可以把聊天机器人看作是研究生水平的，尽管在许多学科有知识，必要时双重检查和纠正。
以下是一些提示，可以指导您充分利用这些工具：
如果您还没有使用过聊天机器人，请试一试
聊天机器人配有易于使用的网络界面，通常可以使用现有账户（如Google账户）登录。因此，只需付出很少努力，结果可能会让您吃惊。只需访问其中一个聊天机器人网站（ChatGPT和Gemini是很好的起点），输入一个问题（所谓的“提示”）到查询字段中！
要清晰和具体
当与人类交流时，他们需要上下文来理解你。对于聊天机器人也是如此。你在提示中越具体，得到的回应就会越好。“解释在癌细胞培养中评估DNA损伤的不同方法，以协助设计新实验。对于每种方法，总结其基本原理、优缺点/限制。用项目符号列出结果”会比问“你如何测量DNA损伤？”得到更好的结果。提供你想要的示例也有助于聊天机器人。
清晰并不意味着你只能写简短的提示。提供所有必要信息以便理解你的请求，但不要过多。避免冗长的风格，将礼貌的短语留给与真人交流时使用。
为您的提示添加结构
在撰写更复杂的提示时，添加结构，例如分隔符（例如“”，“”” “””，）或编号步骤，可以帮助聊天机器人更好地理解您。
结构化提示的例子：
1. 三引号作为分隔符。
总结一下：您的长篇文本中包含许多由“……”标识的引用和许多段落。
2. 编号序列
编写Python代码，实现以下功能：1. 加载文件夹XYZ中的所有tsv文件，2. 生成以列A为x轴，列B为y轴的散点图，3. 将散点图以jpeg格式保存在文件夹XYZ中，并使用tsv文件的名称+_plot作为文件名。4. ...
不要浪费时间纠正小错误。
聊天机器人很好地处理了语法或拼写小错误以及缺少大小写的问题。因此，不必费心去除所有打字错误，或完美地表达一切。
要求结构化的输出和文件
聊天机器人可以结构化输出，甚至生成可下载的文件。请求输出结果以表格或项目符号列表的形式展示，或以特定的文件格式呈现，例如文本文档（例如docx，pdf，LaTeX）到数据文件（例如json，csv，xlsx），网页（例如html，css），脚本（例如py，sh），演示文稿（例如pptx，Google幻灯片）或图像（例如jpg，tiff）。
继续努力，但要知道何时停止
聊天机器人并不总是第一次就能准确理解问题。这往往是因为您的提示不够清晰。在这种情况下，只需回复澄清或编辑原始提示（如果聊天机器人允许此操作）。这种做法完全正常，被称为“迭代式提示开发”。此外，您可以就不理解的回复提出跟进问题，或者指出需要改进的错误和部分。如果您正在使用聊天机器人编写代码，请在回复中提供您收到的任何错误代码。持续对话直到获得您期望的结果，但请记住，有时通过自己修正小错误会更快。如果您已经多次尝试但问题仍未解决，那么现在是时候停止了。
使用多个聊天机器人
使用多个聊天机器人，因为它们都有缺陷并在能力上有所不同。当期望它们解决更困难的任务时，这特别有帮助。我通常同时使用两个，向每个提出相同的问题，经常将一个聊天机器人的输出提供给另一个评论或改进。
记住你正在分享信息
聊天机器人开发者经常利用用户对话来改进他们的工具。即使没有这种情况，您也无法控制您提交提示后发生的事情。因此，请避免在免费聊天机器人中输入敏感个人信息或机密信息。对于这种需求，请使用具有更高数据安全性的付费解决方案或设置本地安装。毋庸置疑，患者信息、机密研究结果和您学生的考试回答在提交给免费基于Web的聊天机器人的提示中没有位置。
保持大脑清醒。
永远不要忘记，聊天机器人提供的答案可能是错误的。尽管有所改进，聊天机器人仍然不了解自己知识的限制，可能会编造听起来很合理的答案，而不是简单地说自己不知道答案（这种现象被称为“幻觉”）。当回复看似可疑时，请提出跟进问题。使用多个聊天机器人可能会有所帮助，但记住它们可能会共享错误，因为许多聊天机器人都是基于重叠的训练数据进行训练的。因此，广泛引用但后来被揭穿的科学研究结果可能已经进入了多个聊天机器人的知识库。处理聊天机器人的回复方式与处理人类的陈述方式相同：用专业知识和科学训练对其进行批判性评估，通过网页搜索、阅读科学文献或与专家交流来交叉验证重要事实，测试代码并设置实验以进行验证。
流行聊天机器人的链接
· 聊天GPT
谷歌 Gemini
· 熊抱聊天
· 微软 Copilot
克劳德
困惑
