ChatGPT是一种AI语言模型，可以根据用户提供的输入生成文本。它可以作为一种工具，帮助撰写科学研究论文。撰写科学研究论文不仅需要对主题的深入了解，还需要批判性思维、解决问题的能力、分析和数据解释技能。因此，使用ChatGPT时，应将其与您的专业知识、经验和技能相结合。

本文将讨论使用ChatGPT撰写科学研究论文的9个重要步骤。

1. 收集研究材

在使用ChatGPT之前，您需要收集和整理撰写科学研究论文所需的所有研究材料，包括文章、书籍、期刊以及其他计划使用的资料。

2. 与ChatGPT进行头脑风暴

使用ChatGPT对研究主题进行不同角度的头脑风暴，并据此编写最终版本。

3. 确定研究问题

确定您在研究论文中要解决的研究问题或假设。

4. 进行文献综述

使用ChatGPT搜索与研究主题相关的科学文献，突出显示并指定与研究问题和假设相关的文献。

5. 总结重要的研究文章

利用ChatGPT总结您标注的研究文章的关键内容。

6. 识别文献中的研究空白

通过ChatGPT进行头脑风暴，找出文献中的研究空白。

7. 分析数据

对通过调查或其他方式收集的数据进行分析，然后使用ChatGPT帮助解释数据并生成支持您发现的可视化图表。

8. 创建研究论文的提纲

使用ChatGPT组织您的研究论文，创建提纲并逻辑地结构化您的论点。使用ChatGPT生成论文的各个部分，如引言、方法、结果和讨论部分，但务必仔细审查其生成的内容。

9. 编辑和校对您的论文

使用ChatGPT编辑和校对论文的语法、标点和拼写错误，但请仔细检查和审阅，以确保内容的流畅、准确、清晰和研究的真实性。

按照上述9个步骤，您可以使用ChatGPT撰写研究论文。

关于使用ChatGPT撰写科学研究论文的4个事实

1. ChatGPT无法独立完成科学研究论文的写作。科学知识、人类专业知识、批判性思维和分析能力对于论文写作至关重要。ChatGPT可以作为一个生成内容的助手。

2. ChatGPT是研究辅助工具，但不能取代人类研究人员。

3. ChatGPT可以协助进行数据分析和解释，但仍需人类输入以确保数据的准确性。

4. ChatGPT生成的内容可能存在错误，因此审查其生成的内容以确保准确性非常重要。

原文：How to Use ChatGPT for Scientific Research Paper writing?

使用 ChatGPT 的十级 Prompt 能力水平

以下使用ChatGPT 3.5 Turbo 为基准。

难度0在ChatGPT 或者其他聊天窗口里随便聊天，查询信息，考验和评价聊天机器人能力水平。

难度1使用和文本有关的能力，进行扩写、缩写、重写、归纳、演绎、续写、翻译等。

难度2使用ChatGPT 的语言能力，提升个人语言（中英法日德等主流语言）的使用水平。熟练转换语言文本的口气、态度、情绪、场景等用法。

难度3有层次地使用文本能力，从概念到维度，从大纲到节点，步步推进，完成从单点概念到系统和框架的探索和了解。了解ChatGPT 的能力和边界。

难度4使用CoT（思维链路）拆解复杂问题，请ChatGPT 自行解决一个比较复杂的问题，而且稳定输出。

难度5设置一个具备场景能力的纯Prompt 角色机器人，稳定完成角色目标，有完善的话题防御机制，对自己的话题、界限、能力有清晰的自我认知和行为表现，可以愉快围绕特定话题聊天。

难度6请ChatGPT 教自己编程，在现实编程环境里调试并反馈，逐步实现可用产品。

这一级看似简单，但需要准确陈述自己的需求，链接ChatGPT 和真实世界，完成特定目标，过程会很繁琐细致。并不简单。

到这一级，已经完成所有初阶能力。从现在开始，下面的能力都要求有一定编程能力。同时也是迈向真实世界解决日常实际问题的开始。

难度7将Prompt 角色机器人接入本地程序，完成一些ChatGPT 并不擅长的基本工作，比如：计算、数数，处理时间等。

难度8将ChatGPT 整合进现有程序，稳定简化之前需要复杂编程才能解决的问题。例如：

-自动扩写较短的绘画题词（比如补充/替换绘画细节）-自动对输入做语义分析，然后转接不同处理器（Agent）-对文本进行分析处理，递交给下一步程序所需要的指定格式或结果。

虽然说起来简单，结合具体场景和目标时，需要应对很多工程需求。比如Prompt 需要考虑注意力（Attention）、格式（Format）、稳定性（Stability）、灵活性（Flexibility）、准确性（Accuracy）、语义（Semantics）等…所有问题。有时候在同一个Prompt 里很难同时满足多个需求，而Prompt 的堆砌和变化也会则会整体影响其他表现。

难度9

分步骤、分阶段处理业务逻辑。

这一阶段是对上一个阶段的拆分，在Prompt 上可能更简单。在单步骤里有效处理单一问题，提高稳定性和效率，但需要衔接的一个串行或并行任务。

完成这一步相当于写完一个简单版本的GPT index 或LangChain，足以应对大部份需要ChatGPT 的各类编程任务，开始真正面对实用场景。

然而新的问题随之而来，串行？并行？储存怎么办？连续会话怎么办？深度会话怎么办？你将考虑LangChain 考虑过的所有问题，有些是它已经解决的，但很多是有待解决。

到这个阶段，你已经可以开发实用产品。现在你遇到的大部分问题都不再是ChatGPT 或者Prompt 的问题，而是真实世界的其他能力问题。

难度10

如果你很有耐心地看到这里，我首先要表示祝贺。因为GPT4 基本可以解决上面提到的大部分Prompt 问题，而且表现更强、、输出稳定、逻辑清晰、长度大幅缩短。

换句话说，等到GPT4 正式推出Turbo 版本，并且费用继续降十倍，你到目前为止所有Prompt 能力，到此为止归零。不包括你在这个过程里学到的知识、语言、编程能力。

一时之间，我不知道该躺在地上，还是该躺在键盘上，用脸写Prompt。

训练AI打败街霸这件事

昨天看了林亦上传的一个视频，关于GPT的，让我印象深刻。

视频大意是说，林亦小时候玩《街霸2》，但一直没能打败游戏结尾的高难度BOSS，以至于始终没能见到过传说中的隐藏结局，前不久，作者又机缘巧合玩了几把儿时的游戏，发现还是打不过BOSS，但因为手边有GPT，他就心血来潮，想看看AI能不能解决这个问题。

林亦和GPT商量了一下，于是GPT就开始着手写了一个格斗游戏AI，替林亦打游戏，刚开始也玩的一塌糊涂，但随着训练的深入，GPT写出的AI表现越来越好，后来，训练似乎因为过拟合的问题走进了死胡同，但林亦找了一些AI训练的学术论文，GPT将其翻译成汉语并进行了通俗易懂的解释后，他们一起发现了问题所在，改进了训练方式。

我印象深刻的一幕是，GPT当时并行开了12个屏幕的游戏，每个屏幕都以7倍的速度对战，这意味着AI在以近百倍的速度学习反馈，最后，GPT写出的AI终于功力大成，把原游戏里近乎无解的最终BOSS打趴在地，特别值得一提的是，林亦发现，这个BOSS之所以难打，是因为它在作弊，关节时刻违反操作限制连续发必杀技，但这些都被AI以远超人类反应速度极限的操作化解了。

看完这个视频，我就陷入了沉默，在未来我们或许会过这样的生活，那就是你若遇到了什么麻烦，就去求助AI，AI能搞定的就直接帮你解决，它搞不定的，就花点时间把自己训练成这个领域里的一代宗师，然后再帮你解决。

昨夜，我做了一个梦，梦见我正在体育馆里和师兄弟们练柔道，这时，走进来一个机器人，坐在道场的角落里静静地看，我们感到奇怪，但也没说什么，等训练完了，我就走过去问：“你在这干什么？”

机器人：“路过，顺便学习柔道。”

众人一阵哄笑，我扣着自己的黑带：“那你学的怎么样了？”

机器人：“我在国际柔道协会的网站上学习了规则，又观看了自1912年以来所有的柔道教学和比赛视频，还有全网所有人类在各种情境下摔倒的视频，遍历了人类身体结构在地球重力加速度下所有可能摔倒的方式，刚刚我又从你们的训练中采集了一些物理参数，至此，我已经理解了柔道。”

我：“理解柔道？什么意思？”

机器人：“按照人类对柔道段位的认定，我用一到六段的水平做了一个柔道水平曲线……”

我打断：“所以你现在水平有多高？十段？”

机器人：“在你们训练结束时，我已达到了约300万段。”

我冒冷汗：“根本没有300万段！最高就只到十段，还是荣誉段位。”

机器人：“那是对你们人类而言。”

我：“你现在真有300万段？！”

机器人：“我是说你们训练结束时我有300万段，现在我已经有409万段了。”

我摊手：“409万段的柔道水平是什么概念？”

机器人：“你这个站姿下的重心配置，有7719种方式摔倒。”

我紧了紧黑带，摆开架势：“你有本事随便摔我一种！不按柔道规则也行！”

机器人起身，走到我身边横跨一步，我猛地侧身防守，没想到它一个急停后转步，伸手“啪”地打了一个响指，我本来就紧张，被它那个急停转步带偏了重心，注意力又被响指干扰，脚下拌蒜，直接摔了一个马趴，整个过程机器人根本都没接触到我。

机器人：“请别介意，按照国际柔道协会的规则，这一下不算您输。”

我面红耳赤地站起来，张了张嘴但说不出话。

机器人转头看向窗外的网球场，几秒后，它说：“我理解网球了。” 说罢，转身离去。

体育馆内，十几个黑带面面相觑，沉默不语，自那之后，再也没人来训练过，大家心里都清楚，人类的柔道已经没意义了。

我惊醒后，躺在床上心脏狂跳了半天，稍微平复了一会，我拿起手机又看了一遍GPT痛打《街霸2》作弊BOSS的视频，忍不住心想，也许，全人类都在不可逆地走入我昨夜的梦境。

一家投资机构关于ChatGPT的内部讨论会

本故事纯属虚构，如有雷同纯属巧合

XX资本的会议室座无虚席。

公司创始合伙人胡总开门见山：

‌‌“今天叫大家来，是组织大家讨论下ChatGPT的投资机会。ChatGPT可能对各行业产生颠覆性影响就不用我多说了吧。希望大家集思广益，从各自专业的投资领域谈谈chatgpt对未来投资产生的潜在影响。每个投资经理必须重视ChatGPT，现在不投资ChatGPT就等于20年前不在深圳买房。‌‌”

胡总话音未落，只听见会议室里有人小声的嘀咕：

‌‌“老板上个月还说，现在不allin新能源，就是20年前不在上海买房……...‌‌”

胡总脸颊一红，不过见过大场面的他很快收起了尴尬：

‌‌“来，TMT组的周博士先谈一谈。‌‌”

01TMT组

会议室里瞬间开始一阵躁动。

‌‌“什么？TMT组居然还有人没被裁掉？‌‌”

因为在大家潜意识里，自从国家整治平台经济之后，TMT组就不复存在了。

作为TMT组仅存的硕果，周博士感到，这么多年了，自己从未如此受到老板的重视。

他开始滔滔不绝：

‌‌“基于GPT4.5架构开发的大型语言模型，其强大的语言理解和文本生成能力，场景化的互动能力令人叹为观止……...换句话来说，在充分利用好算法、模型和高质量国产语料库的基础上，通过在应用场景上下功夫，发掘AI技术的应用价值，便更够为满足行业客户的需求带来新的发展机遇……...‌‌”

‌‌“你简单点说‌‌”，胡总摆摆手。

‌‌“简单的来说就是ChatGPT可以赋能传统行业，集成……..吃透……...跑通……...链路…….迭代…….打法……..‌‌”周博士说的吐沫星子横飞，互联网黑话一套接着一套，他仿佛找回了自己在15、16年那会儿呼风唤雨的时刻。

‌‌“Stop，说说你的投资建议‌‌”，胡总终于不耐烦了。

‌‌“我建议从ChatGPT的下游应用端入手，即‌‌‘场景为王’，寻找行业痛点，重点发掘商业模式创新，特别是能够快速击穿用户心智的爆款应用，并通过快速迭代来抢占市场，从而形成逻辑闭环的企业……..‌‌”

‌‌“那投资这类企业有什么风险嘛？‌‌”胡总继续追问到。

周博士挠了挠头。

‌‌“就是目前这些企业还都在PPT上。‌‌”

02数字经济组

小李在公司自称是数字经济方向的专家，他主动举手要求发言。

小李曾经是TMT组的投资经理，不过眼见着中概股的暴跌，小李果断all-in了Web3.0赛道，不过好景不长，随着Web3.0投资人集体润了新加坡，他又果断转投了‌‘数字经济‌’赛道，美其名曰：提前抢占行业制高点。

要说小李也是不含糊，短短几个月就把那些名词信手拈来。

张口闭口都是：‌‌“工业互联网、大数据、云计算、人工智能。‌‌”

小李发言道：

‌‌“我认为，ChatGPT为代表的新一代人工智能是数字经济的重要组成部分。要说到数字经济的重要性，我们要站在中华民族伟大复兴的高度……..充分发挥我国具有海量数据和丰富应用场景的优势，促进数字技术和实体经济深度融合，发掘新产业新业态新模式……..‌‌”

胡总点点头：

‌‌“小李的站位非常高，很好，来，具体说说你打算怎么投这个行业。‌‌”

小李挺直了胸膛：

‌‌“老板，不瞒您说，我很认真的向ChatGPT提了这个问题，如果他是我，他打算如何投资数字经济行业？‌‌”

‌‌“那么他咋说的呢？‌‌”

‌‌“他说一切听你老板的。‌‌”

03半导体组

小赵是公司看半导体方向的投资经理。

时运不济的他，快一年没开张了，N个项目接连被否，原因更是五花八门：

DRAM周期向下；

CPU没新机会了；

AI芯片是伪需求；

GPU难度太大，技术不成熟。

特别让他遗憾的是，去年初那个好不容易争取到额度的GPU项目，被胡总以估值太高，中国目前的技术能力搞不定为由否掉了。

小赵没精打采地背诵着他的行业观点：

‌‌“芯片是ChatGPT行业的基础设施，ChatGPT的本质是算力的比拼，美国限制高端的GPU型号如A100和H100的出口，这将会极大影响国内相关行业的发展，所以要高度重视GPU行业的投资，以早日实现国产替代！‌‌”

听到这里，胡总发话了：

‌‌“小赵啊，我记得你之前推过一个GPU项目吧，那个项目不错啊，抓紧时间推动下。‌‌”

小赵明显是愣了下，然后脱口而出：‌‌“那个项目不是被否了嘛。‌‌”

‌‌“是嘛？谁否的？‌‌”胡总露出了惊讶的表情。

小赵如同抓住了一颗救命稻草，瞬间激动了起来：

‌‌“老板，他们马上要开新一轮，我立刻去推动下！‌‌”

04生物医药组

宋博士是公司看医药方向的投资经理。

前年的这个时候，宋博士是意气风发，指点江山。

面对大boss的发言要求，宋博士喃喃道：

‌‌“之前都说21世纪是生物学的世纪，今天听大家这么讨论，现在我觉得21世纪可能是ChatGPT的世纪了。‌‌”

胡总摇了摇头：‌‌“小宋啊，我是让你聊聊ChatGPT对未来的医疗投资有什么指导意义，你这是发表感概。‌‌”

只见宋博士憋红了脸，抓耳挠腮了半天，蹦出来一句：

‌‌“人生病还是要做手术，还是要吃药，我想了办天，ChatGPT即做不了手术也变不成药，好像对医疗行业也没啥影响啊……真要说对医疗投资的影响影响，可能以后不少看医疗行业的投资经理要转行去看ChatGPT了。‌‌”

05新能源组

大家你一言我一语的讨论着。

胡总环视了下会议室，他的目光最后落在了会议室角落里一言不发的新能源组投资经理小王身上。

胡总打趣到：

‌‌“王总，你躲在角落里研究啥呢，之前不是挺活跃的嘛，来说两句。‌‌”

听见老板的召唤，小王慌张的抬起了头，大声回答到：

‌‌“领导，我认为ChatGPT未来会放大对算力的需求，而算力的增加需要更多的绿电，所以新能源的市场空间再次提升了……‌‌”

ChatGPT 的部分首批插件

那么，拥有插件功能的ChatGPT 未来会演化成什么形态？我们或许能从OpenAI 这次给出示例中窥见一斑。

在OpenAI 博文的开头，它列举了这样一个例子——‌‌“这周末，身在旧金山的你想要吃素食。周六，你想找一家口碑好的素食餐厅。周天，你想要找一个好吃又营养均衡、热量低的食谱，然后自己采购一些食材来做。‌‌”

在不使用ChatGPT plugins 的情况下，完成这整个操作需要多少个步骤呢？你首先需要打开yelp 之类的点评网站搜索合适的餐厅，接着，用谷歌或其他食谱软件来搜索食谱，然后再用热量计算器软件来计算选中食谱的卡路里含量，最后打开Instacart 这样的购物软件来下单订购食材。

整个流程至少要跳转好几个App、并且配合搜索引擎来获取信息，需要花费不少时间。但有了ChatGPT plugins 之后，一切就变得完全不同了。

你唯一需要做的，只是把你这样一段需求粘贴在文本对话框里，敲击回车，剩下的事情，人工智能就将在一分钟以内为你全部搜索并整理呈现出来。

它不仅能为你找到餐厅，还会给你贴上OpenTable 的该餐厅的链接；不仅为你找到食谱，还能快速帮你把食谱的卡路里计算出来；不仅为你列举出你需要的食材，还能把这些食材的Instacart 链接都提供给你，让你能直接点击一站式下单。

看到这里，你还觉得这只是一个插件功能吗？

虽然ChatGPT plugins 目前还只是初级形态，但其真正的意义在于它把所有的App 都‌‌“藏‌‌”到了自己身后。也就是说，未来人们不必再自己去下载和使用各种App和网站，互联网的统一入口变成了ChatGPT，每个人都将拥有一个专用的人工智能助手，帮我们连接一切互联网信息。

顺着这个思路再多往下想一步，那就是未来搜索引擎可能不存在了、原有的APP 生态也不存在了，未来软件公司的运行模式都可能将随之发生改变。继谷歌之后，ChatGPT 的镰刀或许很快也将悬到苹果头上。

02.不仅能颠覆信息搜素，还要‌‌“淘汰‌‌”工作

除了插件功能改变人们和互联网的交互模式之外，Open AI 发布的联网（Browsing）和代码解释器（Code interpreter）两个新功能也将ChatGPT 推向了另一个高度。而在再次大幅度提升打工人效率的同时，ChatGPT 也对更多的职位发出了‌‌“淘汰‌‌”警报。

首先，联网后的ChatGPT 的信息获取渠道将指数级扩大，也将能够更好满足用户对于信息的实时、个性化需求。一定程度上，联网后的ChatGPT可以被视为一款升级版的搜索引擎。

比如在Open AI 给出的例子中，用户提问今年刚刚出炉的的奥斯卡得奖的结果，同时要求ChatGPT 根据这个结果来写一首诗。

在很快处理完这个包含了标准化搜索和个性化需求的问题之后，首先ChatGPT 像Bing 一样返回了问题答案并提供了可以点击的在线文档、相关新闻报道的链接，供你去验证和拓展阅读，此外，它还立马结合生成结果写了一首诗，提到了《瞬息全宇宙》和获奖者们。

也就是说，现在ChatGPT 能在现有的搜索引擎基础上能再帮你在多做一层——个性化处理你所搜索到的信息。

同时，结合各种专业类的插件，信息的时效性和可靠性也比一般单纯由大语言模型驱动的搜索引擎更有保障。

比如OpenAI 举例，当你想搜索当前地球和木星之间的距离时，此时并不是由ChatGPT 来直接把答案生成给你，而是通过安装的Wolfram 插件来执行这个命令，从它们的数据库中利用人工智能来检索信息并给出答案。这时ChatGPT 也会明确标明它是在使用Wolfram 进行回答，信息准确性的第一责任方也就变成了Wolfram。

在具备实时、可拓展编辑的信息检索能力之后，ChatGPT 将允许人们一站式的完成更多的日常的工作。

比如当你有一个出差计划时，只需要在输入目的地和行程，ChatGPT 能调用机票预订平台帮你查到最新的航班信息，并帮助你自动下单。当你想要买卖股票时，它能够帮你查询到实时股价并按照你提的需求进行买卖的下单等。

如果说ChatGPT 解除联网封印让人们的日常生活将效率加倍，那ChatGPT 此次所上线的代码解释器应该会让很多打工人‌‌“恐惧‌‌”，因为它直接影响到很多人的饭碗。

代码解释器为ChatGPT 提供了一个在沙盒、防火墙执行环境中工作的Python 解释器，以及一些临时磁盘空间，能够直接用户支持上传文件和下载结果。什么意思呢？

就是说，ChatGPT现在不但能把你的问题直接转化为可执行代码，还能够直接运行这些代码来计算和验证结果。此外，你还可以通过直接上传文件来让ChatGPT帮你运行和测试，你再基于返回的结果做出进一步的指令。AI 将具备自己撰写、分析、测试代码的能力。

OpenAI 表示，代码解释器将对于解决数学问题、进行数据分析和可视化以及在格式之间转换文件特别有用。

在给出的数据可视化例子中，ChatGPT 能够轻松的根据数据文件画出可视化图表，如果你对图表不满意，只需用自然语言描述你的需求，比如只截取某部分的数据，ChatGPT 就能帮你在几秒之内的执行这个命令再生成新的图表。而过去，同样的工作量，数据工程师们往往要工作好几个小时。

执行数据可视化命令

可以预见的是，代码解释器功能的集成将进一步降低编程和数据分析的门槛，对初级软件工程师、测试工程师、数据分析师等职位造成冲击。

03.为巨型平台做准备，OpenAI开始打造护城河

当四个月前ChatGPT 横空出世的时候，很多人还只是在调侃它的‌‌“废话文学‌‌”，并没有意识到它的出现将很快给整个行业带来一场革命。

如今，在收获了大量用户和关注度之后，OpenAI 显然已经走向了下一步——拥抱开发者和打造护城河。

或许你还记得16 年前苹果宣布开放第三方应用入驻的那一刻，而OpenAI 现在正在做同样的事情。同时，在人工智能的加持下，无论是用户还是开发者都在以一种前所未有的模式和速度进入到ChatGPT 生态之中。

根据一位名为Mitchell Hashimoto 的资深开发者表示，ChatGPT Plugins 的插件开放流程极具颠覆性。用他的原话，整个开发界面是他从事计算机生涯见过最疯狂也最让人印象深刻的事。他表示，开发者只需要定义API，然后用自然语言描述清楚这个API是什么、有什么功能，然后ChatGPT就会自己弄清楚身份验证、链调用、数据处理等一系列的工作。整个过程非常简单智能。

虽然目前OpenAI 还并没有明确开发者盈利模式，但大量的开发者已经迫不及待得涌入ChatGPT 的生态中去进行尝试，接下来ChatGPT 的插件生态预计会很快迎来第一波繁荣。

然而，生态在加速拓展的同时，OpenAI也肉眼可见得变得越来越不Open。

GPT 人工智能模型过去的很长一段时间内始终保持着开源的状态，但自从GPT-3.5 开始，OpenAI 开始变得谨慎，只是公布了一些技术细节和实现路径，但不再进行开源。到了GPT-4，一切就变得更加神秘，不仅继续不开源，关于GPT-4 架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法等方面的信息也全都避而不谈。

此举一方面是针对模型滥用的担忧，当然，更多的也是对核心竞争力的保护。如今，人工智能的硝烟已经弥漫了整个科技战场，所有人都在盯着OpenAI 想要挖去更多的信息或者分一杯羹。GPT 成为了OpenAI 的杀手锏和护城河，也必然会被保护得越来越严密。

人工智能时代的面纱正在被一点点揭开。ChatGPT 未来是会被变成一个新的搜索引擎、一个开发平台还是一个操作系统，我们目前还不得而知。但可以肯定的是，它一定不会只是一个陪你聊聊天的AI 机器人。