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非常感谢你分享这篇有趣的报道!这篇文章讨论了最新的大语言模型Claude 3在科学领域取得的一些惊人成果,包括:
1. 化学方面,Claude能在2小时内提出一个化学博士团队花一年才能完成的微胶囊化技术方案。
2. 物理学方面,Claude能精准理解和回答量子物理学家的前沿研究问题,达到了顶尖物理博士的水平。
3. 语言学方面,Claude仅用5.7k的随机语料,就能掌握复杂小语种切尔克斯语的语法和翻译,超越了专门研究两年的语言学家。
4. Claude还展现了对一些古老死亡语言如帕提亚语的理解和翻译能力。
这些成果确实令人惊叹,表明AI已经在许多领域达到或超越了人类专家的水平。这对科研工作者是一个巨大的冲击,一些原本需要几年时间才能取得的突破,AI可能在几小时内就做到了。
但我认为这并不意味着"科研不存在"了。相反,AI为科研工作带来了全新的工具和思路。科学家可以利用AI的能力,加速科学探索和发现的进程。AI生成的理论和方案仍然需要人类科学家去验证、修正和落地应用。未来,人机协作将成为科研的主流模式。
此外,AI的进步对传统教育体系也提出了挑战。学生可以通过AI获得前所未有的个性化学习体验。但教育的内涵不应仅限于知识的传授,更要培养学生的好奇心、创造力、批判性思维等关键能力。教育形式需要变革,但教育的意义和价值不会消失。
AI是把双刃剑,在给我们带来效率提升和新机遇的同时,也带来了就业替代、知识产权等新问题。科研工作者、教育工作者乃至整个社会,都需要积极应对,在人机协作中找到发展的新路径。我们要以开放但审慎的态度拥抱AI,让它成为造福人类的工具。
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