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让真正的科学火起来******

　　【科学随笔】

　　作者：崔兴毅、张辰龙（均系南京航空航天大学博士）

　　当下，科普很热，伪科普也很热。

　　一面是追着新冠跑、比疫情更难防的伪科学。诸如“吃大蒜可治新冠”“我家自来水阳了”等视频流传网络；诸如可抵御病毒、预防新冠的花式商品在网店热卖。它们中，有的打着“高科技”旗号，有的则是人们熟悉的“老面孔”。

　　一面是科普盛宴“出圈”，“好玩”的科学“圈粉”无数。在中科院联合抖音举办的2023跨年科学演讲中，诺贝尔奖得主、院士学者分享了大脑信号、航空航天、黑土地保护、电磁学等前沿科技，抖音直播间观看人次突破2500万。

　　科学热中真与假的对撞，反映的正是公众对科学知识的渴望。当人们信息获取的需求通过移动终端被大量释放后，科普方式就应及时“换挡升级”。在公众科普的语境中，更加立体、全面的体系正在被构建，更新潮、更便利的方式极大缓解了科普“不平衡、不充分”的矛盾。还有在跨年晚会云集的平台中突围出的一场跨年科学演讲，以知识的普及辞旧迎新，显然是令人欣喜的现象。

　　不可否认，当下有效知识的供给依旧不足，这直接影响着人们对知识的获取。由于科学暂时无法满足人们的所有需要，伪科学便可乘虚而入。一些网络博主，为博眼球聘请所谓“专家”，编造“科学流言”，迎合公众猎奇心理；有的蓄意炒作，制造“健康焦虑”，让产品营销披上健康科普的外衣。这些依靠情感赢得信赖的虚假信息，又借助社交媒体的熟人效应，在公众舆论场如石子投湖般一圈一圈传播开去，让公众感觉更加混乱——即便同一个主题和话题，也可能看到各种不同甚至有些彼此矛盾的解读。

　　事实上，科学本身就是一种进程。在对物质世界的探索中，科学家们往往会得到很多不同的结论，有些甚至是对立的。这些并不是“伪科学”，而是需要在不断地研究中去伪存真。这种学术观点之争并不是我们本篇文章讨论的内容。

　　很多虚假信息的传播，是大量依靠“俘获”受众情感，而并非以事实为基础。当然，在科学传播中，事实与情感并非截然对立，或者说不需要情感的力量。现在，半数以上的移动端用户具备一定教育背景，科普的受众呈现出年轻化、高学历的特点，覆盖人群也已拓展到白领、大学生、企业管理者、人文学者等。他们排斥枯燥无味的灌输式科普、说教式科普，对有趣有料的科普，更加喜闻乐见。这种受众多元化、异质性的特点，决定着科普必须与时俱进，一方面专家得“懂行”，另一方面内容得“好玩”。

　　那么，作为非科技工作者该如何分辨这种信息呢？这很难，需要学校和社会同时发力，提升全民科学素养需要一个比较长的时间尺度，并非一日之功。

　　在现阶段，科普首先能做的是丰富内涵——不仅仅是科学知识，还应该包括科学精神、科学思想和科学方法等。现在社会上伪科学传播很快，恰恰表明当下公众的科学方法、思维、知识还没有那么高、那么好。以此次新冠疫情为镜，折射出的正是一些公众科学素养亟待提升的现实。包括“冷核聚变”“基因编辑婴儿”等事件，一定程度上没能让公众更加理解科学，反而会让他们更加质疑科学。所以，如果希望通过科普培养公众的科学理性，让人们掌握科学方法，理解科学精神，那么就需要把科普从“解释科学是什么”转向“科学为什么”上。因为“科学的精髓是其方法”，如果只向公众讲解科学的成果和发现，而不讲解严格的科学方法，那么人们何以区分什么是科学，什么是伪科学。

　　科学实验中的曲折有时比科学成果本身更吸引公众。科学就是在试错的过程中发展起来的。科学往往是先设立假说，然后针对这些假说进行试验。科学在探寻真相的征途上探索着，踉踉跄跄地蹒跚前行。当一种假说被证伪时，假说的提出者当然会很沮丧，但是，这种证伪恰被认为是科学事业的精髓所在。

　　广大科技工作者在进行科普时，不妨用一种引人入胜的方式来讲述他们走过的路，陈述成果，也呈现探索曲折的过程；点明结论，也聊聊千百次试验运用的方法。只有在真诚沟通中传递科学精神的内核，提高人们对科学类流言的“免疫力”，才能让公众拥抱一个温暖而不是冷冰冰的科学。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

人工智能语言模型　在智商测试中胜过人类******

　　新华社讯 据《参考消息》报道，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员发现，在衡量智力的一系列推理测试中，自回归语言模型“生成型已训练变换模型3”（GPT-3）的成绩明显优于普通大学生。该程序利用深度学习生成类似人类语言的文本。

　　由美国开放人工智能研究中心（OpenAI）研发的GPT-3有很多用途，包括语言翻译和为聊天机器人生成文本等。GPT-3有1750亿个参数，是目前规模最大、功能最强的语言处理人工智能模型之一。

　　这项新研究在常识、美国高校入学资格考试（SAT）成绩和智商这3个方面比较了GPT-3和人类的表现。发表在阿奇夫论文预印本网站上的研究结果显示，在这3个类别中，人工智能语言模型的成绩都高于人类。

　　研究人员在研究报告中写道：“我们发现，GPT-3展示出了惊人的抽象图案归纳能力，在解答大多数题目时表现和人类不相上下，甚至更好。我们的研究结果表明，像GPT-3这样的大型语言模型已经具备用零样本学习方法解决一系列类比问题的初步能力。”该报告有待同行评议。

　　研究小组还说，GPT-3“通过与生物智能截然不同的路径，被动形成了类似人类类比推理能力的机制，尽管它并未在这方面经过明确训练”。

　　这项研究发现，能够回答大多数问题甚至为人类起草论文的GPT-3，在从头开始回答问题和回答多选题时的表现超过了人类。

　　人工智能专家、作家艾伦·汤普森博士说，GPT-3的智商超过120。毫无疑问，这属于“天资聪慧”。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）