【科普創(chuàng)作評論】關(guān)于大語言模型和科普創(chuàng)作的若干問題

2025年，隨著DeepSeek等新的大語言模型的推出，關(guān)于其在社會各領(lǐng)域應(yīng)用的討論，特別是關(guān)于大語言模型在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的討論不斷升溫。對于科普創(chuàng)作者來說，最受關(guān)注的問題是：大語言模型的應(yīng)用究竟能不能替代人類作者？在人工智能時代，科普創(chuàng)作者又該何去何從？

一、大語言模型會取代科普創(chuàng)作者嗎？

當(dāng)前，科普創(chuàng)作形式多樣，除了以文本為主的文章或圖書外，還有短視頻、音頻、漫畫以及舞臺劇等多種形式。本文討論的科普創(chuàng)作主要是科普文章和科普圖書，因為文本是最基礎(chǔ)的表達(dá)形式，其創(chuàng)作邏輯和其他形式也有相通之處。

大語言模型的快速發(fā)展為科普創(chuàng)作提供了一種強(qiáng)力工具，與此同時，也對創(chuàng)作者提出了新的要求，帶來了新的挑戰(zhàn)。大語言模型可以分析和總結(jié)科學(xué)信息，并以預(yù)設(shè)的邏輯和形式（包括文字、圖片和視頻）進(jìn)行呈現(xiàn)，以達(dá)到向受眾人群傳遞信息的目的。通過自然語言處理技術(shù)，大語言模型可以適配不同受眾的認(rèn)知水平，提供個性化的知識傳播方案。

在實際工作中不難發(fā)現(xiàn)，大語言模型收集整合數(shù)據(jù)的效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人工，并且大語言模型還能發(fā)現(xiàn)看似不相關(guān)的“獨(dú)立事件”之間的關(guān)聯(lián)性，為創(chuàng)作者提供新的創(chuàng)作視角。

大語言模型創(chuàng)作的質(zhì)量取決于投給模型的“語料”（數(shù)據(jù)）。就目前大語言模型生成的內(nèi)容來看，這些內(nèi)容通常不是模型自己創(chuàng)造出來的，而是對既有數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的深度整合；就其給出的觀點(diǎn)而言，基本也是對已有學(xué)術(shù)觀點(diǎn)的呈現(xiàn)或整合，或者只是在闡釋方法上有些改進(jìn)。有時，會出現(xiàn)一些頗具“創(chuàng)造性”的內(nèi)容或觀點(diǎn)，但很多都是“知識幻覺”，甚至是錯誤的。

在現(xiàn)階段，大語言模型就像神筆馬良手中的畫筆，本質(zhì)上是強(qiáng)大的工具，并不是替代人類的內(nèi)容生產(chǎn)者。要想生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的科普內(nèi)容，主導(dǎo)者仍然是人。

二、利用大語言模型開展科普創(chuàng)作的核心是什么？

什么樣的科普書才是好的科普書？數(shù)據(jù)精確、通俗易懂這些都是必要條件。其實，“有問題”的科普書才是好的科普書。一部優(yōu)秀的科普書，一定是圍繞一個有趣且有意義的問題展開。

今天，知識更新的速度已經(jīng)遠(yuǎn)超人們的想象。以生物學(xué)領(lǐng)域為例，30年前，人們認(rèn)為DNA上那些不能編碼蛋白質(zhì)的片段（non-coding DNA）就是“垃圾DNA”；30年前，科學(xué)家還在努力破解人類全基因組精細(xì)圖譜……30年來，科學(xué)家完成了首個完整的人類基因組測序，發(fā)現(xiàn)那些“沉默”的基因片段是非常重要的開關(guān)[1]。

如今，以教授知識為核心的教育很難跟上科學(xué)技術(shù)的發(fā)展速度。面對迅速變化的科學(xué)世界，科普作家的創(chuàng)作還有意義嗎？答案肯定的。

科普創(chuàng)作的重心并不是一味地輸出知識，而是倡導(dǎo)科學(xué)方法、傳播科學(xué)思想、弘揚(yáng)科學(xué)精神[2]，讓受眾具備用科學(xué)方法來分析和解決問題的能力。比如，對于“人是從猿猴變化而來的”這一說法，科普創(chuàng)作者可以引導(dǎo)受眾思考“動物園里的猴子為什么沒有變成人”，并基于現(xiàn)代生物進(jìn)化理論，給青少年讀者講一個關(guān)于人和猿有共同祖先的故事——在食物、氣候等條件為變量的自然選擇過程中，人和猿走上了不同的演化道路。在講述過程中，除了普及生物學(xué)知識，更重要的是讓受眾理解如何基于生物進(jìn)化理論去看待、分析問題。

好的科普作品應(yīng)當(dāng)展示科學(xué)研究歷程，而非科學(xué)知識的簡單匯集。創(chuàng)作一本優(yōu)秀的科普圖書，首先需要確立一個核心問題，并且這個問題是需要經(jīng)過資料收集、分析整理才能夠清楚作答的。圖書內(nèi)容應(yīng)當(dāng)圍繞核心問題層層展開，引導(dǎo)讀者隨著作者的思路去了解、剖析和學(xué)習(xí)這個問題，經(jīng)過探索最終獲取答案。

大語言模型可以協(xié)助科普創(chuàng)作者梳理、明確核心問題，讓科普作品在創(chuàng)作之初就帶有優(yōu)秀基因。學(xué)習(xí)掌握科學(xué)知識、科學(xué)方法、科學(xué)思維和科學(xué)精神，需要進(jìn)行長時間的反復(fù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)如何去收集資料、如何分析和解決科學(xué)問題并提升思維層次。帶有明確問題意識的優(yōu)秀科普作品是重要的學(xué)習(xí)素材，它們給讀者提供的價值遠(yuǎn)超過科學(xué)知識本身，從“授人以魚”變成“授人以漁”[3]。

三、如何理解大語言模型在科普創(chuàng)作中的價值？

尤瓦爾·赫拉利（Yuval Harari）在《人類簡史》（Sapiens：A Brief History of Humankind，中信出版社2017年版）中闡述了一個頗為獨(dú)特的觀點(diǎn)。赫拉利認(rèn)為，人類的大腦并不是為了處理精確的數(shù)字而生的。人類在演化的漫長時間里，所面對的大多數(shù)是圖像信息和社會關(guān)系信息。進(jìn)入農(nóng)業(yè)社會之后，數(shù)字才變得越來越重要，但存儲和處理數(shù)字信息不是人類大腦擅長的工作[4]，人類用創(chuàng)造工具的能力來彌補(bǔ)人腦在直接處理海量數(shù)字信息時的不足。

數(shù)字系統(tǒng)的建立以及電子計算機(jī)的出現(xiàn)，讓人類有了處理復(fù)雜數(shù)字問題的機(jī)會。比如，專業(yè)研究人員可以利用電子計算機(jī)等工具計算出行星的軌道，計算出飛船太空旅行的路線，甚至可以推算出太陽系外正在發(fā)生的大事件。大語言模型的出現(xiàn)，讓普通公眾擁有信息處理層面的強(qiáng)大工具。

不同的大語言模型進(jìn)行推理的方式不同，但是它們都可以幫助科普創(chuàng)作者實現(xiàn)三個層面的工作。一是高效收集和整理資料。大語言模型擁有極強(qiáng)的收集和整理資料的能力，可以節(jié)省科普創(chuàng)作者的大量時間。但需要注意的是，創(chuàng)作者要為大語言模型提供盡可能精準(zhǔn)的“語料”供其學(xué)習(xí)，與此同時，創(chuàng)作者仍然需要去精讀高質(zhì)量的文獻(xiàn)原文，以加深自己對內(nèi)容的理解。二是發(fā)現(xiàn)話題之間的相關(guān)性，帶來新的思路。基于大語言模型的運(yùn)行邏輯，它們不難找出一些隱含在不同科學(xué)問題之間的相關(guān)性，這對于啟發(fā)創(chuàng)作者的思路大有裨益。三是拓展創(chuàng)作形式。大語言模型不僅可以幫助創(chuàng)作者潤色語言、調(diào)整文字風(fēng)格，甚至可以幫助創(chuàng)作者突破原有的內(nèi)容形態(tài)，不再拘泥于文字、繪畫和視頻的界限，將內(nèi)容用最適合的方式表現(xiàn)出來，創(chuàng)作者在創(chuàng)作過程中不再被表現(xiàn)技法所限制，可以盡情釋放自己的創(chuàng)意。

需要說明的是，有些創(chuàng)作者在嘗試過大語言模型之后，認(rèn)為對其內(nèi)容生產(chǎn)沒有幫助。實際上，如果僅僅提供一個簡單的問題，就期待大語言模型創(chuàng)造出一個完美的作品，這樣的嘗試肯定是無效的。創(chuàng)作者必須清醒地認(rèn)識到大語言模型的特性，并將其結(jié)合到自己的創(chuàng)作過程中。

四、如何應(yīng)對大語言模型對科普創(chuàng)作者提出的挑戰(zhàn)？

隨著大語言模型輔助創(chuàng)作的推廣，單純的文字寫作、繪畫以及視頻剪輯工作很大可能會被模型取代，與核心內(nèi)容有關(guān)的創(chuàng)意、想法將成為稀缺資源。想要成為一個出色的科普創(chuàng)作者，關(guān)鍵在于能夠提出讓受眾眼前一亮的科學(xué)問題。

對于經(jīng)歷過很多科研訓(xùn)練的創(chuàng)作者而言，可以把科研邏輯運(yùn)用于大模型輔助科普創(chuàng)作當(dāng)中。科研訓(xùn)練本身就是一個建成世界觀的過程，構(gòu)建一個完整且自洽的世界觀對于科普創(chuàng)作者分析和闡釋科學(xué)問題大有裨益。比如，所有的生物學(xué)問題都可以歸結(jié)到生物進(jìn)化問題上，那么要想做好生物學(xué)科普，就需要理解生物進(jìn)化的理論，以及不同理論之間的差異和生物進(jìn)化理論的發(fā)展過程，而不是簡單停留在“自然選擇”和“用進(jìn)廢退”這些詞匯的表層意思上。

要做到這點(diǎn)，最簡單的方法就是閱讀經(jīng)典著作。作為一個生物學(xué)工作者，應(yīng)當(dāng)深入閱讀《物種起源》（The Origin of Species）等經(jīng)典著作，并且能夠理解達(dá)爾文闡釋的概念，以及論證的邏輯和證據(jù)。這不僅僅是一個構(gòu)建世界觀的過程，也是一個學(xué)習(xí)講述科學(xué)故事技巧的過程。利用大語言模型，構(gòu)建屬于自己的知識體系，賦予科普作品鮮明的個人色彩，是當(dāng)下所有科普創(chuàng)作者必須做的事情。

現(xiàn)階段，大語言模型產(chǎn)生幻覺這個問題依然突出，大語言模型產(chǎn)生的非虛構(gòu)類作品，需要創(chuàng)作者仔細(xì)核查，以保證其精確性。前文提到，創(chuàng)作者需要自行閱讀學(xué)習(xí)高質(zhì)量的文獻(xiàn)原文，讓自己具備判斷大模型生成內(nèi)容正確性的能力。作為一種強(qiáng)大的內(nèi)容生產(chǎn)工具，大語言模型可以輔助科普創(chuàng)作者，提升科普創(chuàng)作效率，新時代的科普創(chuàng)作者應(yīng)積極擁抱新技術(shù)，探索出人機(jī)結(jié)合的新的創(chuàng)作道路。

通信作者：

史軍，玉米實驗室科普工作室創(chuàng)始人，研究館員，研究方向為植物學(xué)和科學(xué)傳播。

參考文獻(xiàn)

[1] PENNISI E. ENCODE Project Writes Eulogy for Junk DNA[J]. Science，2012，337(6099)：1159-1161.

[2] 中華人民共和國科學(xué)技術(shù)普及法 [EB/OL].（2024-12-25）[2025-05-07]. https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202412/content_6994555.htm.

[3] 王大鵬 . 愿景與門道：40 位科普人的心語 [M]. 南京：江蘇鳳凰科學(xué)技術(shù)出版社，2023.

[4] 尤瓦爾·赫拉利 . 人類簡史 [M]. 北京：中信出版社，2017.

本文轉(zhuǎn)自《科普創(chuàng)作評論》2025年第2期

《科普創(chuàng)作評論》期刊征稿信息

編輯：齊　鈺

審核：鄒　貞

終審：陳　玲