科普知识

　　科普创作是作者为达到普及科学技术知识、倡导科学方法、传播科学思想、弘扬科学精神、树立科学道德的科普目的而进行的创造性的精神活动[1]。科普创作是连接科学内容与公众需求的重要桥梁，不仅能够帮助公众更好地理解科学，消除对科学的误解和偏见，还能够激发公众对科学的兴趣和好奇心，培养科学思维和探索精神。在人工智能日新月异的今天，特别是以大模型为代表的生成式人工智能的飞速发展，为科普创作带来了前所未有的新机遇与新挑战。大模型以其独特的优势，与科普创作完美融合，预示着科普创作领域的一场深刻变革，科普创作人机协同的崭新时代正在开启。

　　大模型，全称大型语言模型或大语言模型（Large Language Model，LLM），是指具备庞大参数规模和复杂结构的语言模型。它们利用深度学习算法，从海量数据中学习语言知识和推理能力，从而实现自然语言的理解、生成和交互。大模型的发展与应用，不仅改变了科普创作的方式方法，还极大地提升了科普内容的质量与传播效率，为科普事业的发展注入了新的活力。随着人工智能技术的飞速发展，大模型以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用场景，正在影响社会生活的各个领域，包括科普创作。

　　第三，强大的模态统一能力。大模型的统一能力指的是其在对话和文本生成中，能够让各种模态（文本、图片、音频、视频等）保持信息连贯性和逻辑一致性，使得产生的内容在整体上显得条理清晰，不会出现矛盾或断裂。它能实现复杂的语义理解并把握信息内在逻辑关联，从而整合各种信息片段和观点，形成一气呵成的完整论述。大模型的统一性保证了其生成内容在表达和逻辑上具有更高的可读性和可理解性，类似于人类的表达效果，这种能力在许多语言生成场景中具有极大的应用潜力。

　　第一，大模型激活了科普创作的“世界三”。世界三，作为一个哲学上的概念，指的是人类精神活动的产物，包括思想、观念、方法、理论、艺术作品等。这个概念是由哲学家卡尔·波普尔（Karl Popper）提出的，他认为世界一是物理世界，包括自然界和所有物理现象；世界二是心理世界，包括人类的思想、感情和意识等；世界三则是人类精神活动的产物，即人类所创造的客观知识和文化的世界。大语言模型时代的来临标志着世界三的全新开启[3]。这为科普创作打开新的赋能之门，为科普注入无限活力。大模型凭借强大能力，能够高效整合世界三中的丰富知识并加以呈现，使科普内容更加多元、深入且生动。这不仅可以拓宽科普的边界，还有助于提升公众对科学文化的理解与认同，促进科学精神的广泛传播。大模型可作为辅助工具，助力科普创作的多元表达，并有望在科学传播中发挥积极作用。

　　第二，大模型提升了暗知识（也称隐性知识）的可访问性并助力其传播。大语言模型通过其强大的自然语言处理和机器学习能力，促使暗知识显性化呈现。暗知识或隐性知识通常指的是那些难以用语言明确表达，但存在于个人或集体经验、直觉、判断和文化中的知识。这类知识往往难以被直接传授或学习，但却是许多领域创新和进步的关键。大语言模型通过语境理解、模式识别、知识推理、自然语言生成、交互式学习等方式，促使隐性知识显性化，从而不仅提高了隐性知识的可访问性，还促进了知识的传播和创新[4]。这不仅丰富了科普创作的素材库，还拓宽了科技知识传播的渠道。创作者可借助模型挖掘深藏于经验、直觉中的智慧并加以呈现，以更直观、易懂的方式普及科学知识。同时，模型的交互式学习能力促进了知识的动态交流与迭代，激发了公众对科学的兴趣与探索欲，加速了创新思想的涌现与传播，从而极大地增强了科普创作的深度与广度。

　　第三，大模型能让少数人的声音被听到并得到合理对待。大模型通过其强大的自然语言处理和机器学习能力，能够有效地解析、理解和呈现多样化的观点和声音。这使得即便是非共识、批判意见、独特创见或少数人的声音，也能被清晰地展现，并因此获得更公平的对待。简而言之，大模型技术对不同声音进行合理考量，确保了多元化声音的呈现。这不仅促进了科普内容的丰富，还提升了其包容性与深度，让科普不再局限于主流声音。少数人的创见得以在更广阔的舞台上闪耀，激发了公众对科学的全面认知与深入思考。同时，大模型公平对待每一种声音，增强了科普的公信力与吸引力，为构建开放、多元的科普生态奠定坚实基础，有助于推动科学普及全面发展。

　　第四，大模型促使科学性、正确性等概念被重新定义。随着机器学习算法和大模型在决策和科学研究中的广泛应用，传统的严谨因果逻辑的概念开始变得模糊。为了回应这个变化，需要重新思考正确性的定义，重新认识透明性和解释性的重要性。对于正确性的定义，不能再仅仅依赖于确定性的因果逻辑。相反，需要通过理解算法工作原理、数据质量及其局限性来评估结果的可信度，同时也需要考虑到结果背后的模式和趋势影响。这意味着人们需要更多地依赖于概率和统计学的方法来评估正确性，而非仅仅依赖于确定性的推理。在透明性和解释性方面，需要采取更多的措施来确保机器学习的算法和大模型的决策过程是可解释的和透明的。例如，让大模型开发者设计更具解释性的模型结构，提供更全面、通俗的文件和报告，以便科学家和研究者以及公众能够更好地理解算法的决策过程和结果。此外，也需要开发更多的工具和方法来评估和验证算法的结果，并为其理解、决策提供合理的解释。这种变革促使科普创作必须紧跟科技前沿，以更严谨、透明的方式传递科学知识，提升公众科学素养，构建科技与社会的桥梁。

　　大模型通过海量数据的训练，积累了丰富的知识储备，具有强大的生成能力。在科普创作过程中，创作者可以依托大模型快速生成初稿，大大节省撰写时间。大模型在自然语言处理方面的卓越表现，是其辅助科普创作的关键。通过语言模型填充、文本分类等预训练任务，大模型学会了理解人类语言的复杂结构和语义关系，能根据输入的关键词或主题，准确理解创作者的意图和需求，自动生成符合语法规则、逻辑清晰、表达准确且连贯的文本，有效避免了人工撰写时由于创作个体表达能力不足或时间仓促导致的逻辑不清、表述不准等问题，从而提升了科普文本的基础质量。大模型的引入，使科普创作的创作周期由数天、数周乃至更久，进入按秒计的“读秒时代”，科普创作的效率和文本基础质量得到极大提升，这为新时代科普生产和传播带来更广阔的发展空间和更多的可能性。大模型加持的科普创作和传播，有望彻底改变科普的“真相还没穿鞋，谣言已经走遍天下”的尴尬现状。

　　传统科普创作往往受限于创作者的知识储备和视野范围，难以覆盖所有学科领域和前沿科技。大模型凭借其广泛的知识储备和跨领域的学习能力，可以轻松跨越学科壁垒，为科普创作提供丰富多样的素材和视角，实现不同领域知识的融合与拓展。这使得科普内容不再局限于某一特定领域，而是能够涵盖更广泛的知识面，满足不同受众的需求。例如，在介绍某个科学现象时，大模型可以融合物理学、化学、生物学等多个领域的知识，为受众提供全面、深入的科学解释。这种跨领域融合与知识拓展的功能，拓宽了科普内容的广度与深度，提升了科普创作的价值。同时，大模型还能深入挖掘现象背后的科技原理和科学故事，使科普内容更加深入、生动，增强读者的阅读体验和学习效果。人机协同的科普创作时代，是成就“科普超级个体”的时代——“一个科普个体+大模型+自媒体=超级科普创作与传播个体=科普创作传播团队”，因为大模型的加持，超级个体能够又快、又好、又准地完成一个传统科普创作传播团队才能完成的复杂任务。

　　在个性化与定制化成为时代潮流的今天，科普创作也需要紧跟这一趋势。大模型通过理解用户的输入和需求，能够生成符合用户个性化偏好的科普内容，特别是在生成科普文章、讲稿、讲解词、视频脚本、展览脚本等方面表现优异，其效果大大出乎人们的意料，生成结果会给创作者和读者带来极大惊喜。对于不同年龄层、不同知识背景的受众，大模型可以生成不同难度、不同风格的科普文章或视频脚本，帮助创作者和传播者实现科普内容的精准推送。这种个性化与定制化的科普创作方式，使科普内容表达更加有料、生味、有趣，有助于提升科普作品的触达率以及受众对作品的接受度、满意度。

　　大模型的应用还促进了科普创作的创新与形式多样化。一方面，大模型可以辅助创作者进行创意构思和内容策划，提供新颖独特的科普主题和视角；另一方面，大模型还可以支持多种形式的科普创作，不仅包括文字，还可以通过指令生成图片、音频、视频等更加生动直观、易于理解、富有趣味性的形式。图、声、影等形式的作品本来具有一定的创作门槛，而随着生成式人工智能在多媒体生成领域的逐渐发展，如今没有学过相关技能的创作者也可以便捷地通过指令将文字形式的科普内容转化成科普图片、科普音视频等，创作门槛的降低极大丰富了多媒体科普作品的总量，更能满足不同情景、不同受众的多样化科普需求。

　　第一，大模型辅助科普创作中的信息误导风险。尽管大模型拥有丰富的知识，但由于其生成内容的过程是基于训练数据的统计规律，而非严格的逻辑推理，因此可能存在信息误导的风险。特别是在科学领域，一些细微的差错可能导致严重的误导，对受众产生不良影响。这就要求科普作者在使用大模型辅助创作时，应秉持严谨态度，对大模型生成内容严格把关。首先，需验证大模型提供的信息，通过查阅权威资料、咨询专家等方式确保准确性。其次，对关键科学概念和数据要详细核查，避免以讹传讹。同时，保持批判性思维，不盲目依赖大模型，对存疑内容深入探究。此外，大模型辅助生成的科普作品应注明信息来源，增加透明度，便于读者查证。最后，建立读者反馈机制，及时纠正错误，不断总结经验，优化后续创作。以此，能够有效规避信息误导风险，确保大模型辅助生成的科普作品最终呈现时具有科学性和准确性。

　　第二，大模型辅助科普创作生成内容缺乏深度、洞察力不足的问题。大模型生成的科普内容虽然广泛且多样，但可能缺乏深度和洞察力。它们能捕捉到现象，但可能无法提供对科学现象或概念的深入解释和分析，难以满足一些对科学有深入探究需求的受众。这要求科普作者主动深化内容，必须对大模型生成内容进行二次加工，结合个人专业知识和研究，提供深入剖析和独到见解。创作者应主动关注科学前沿，将最新理论与研究成果融入作品，提升内容的新颖性和深度。同时，若鼓励受众围绕作品参与讨论，不仅能通过互动激发更多人参与到思考中，也可为自身的后续创作收集灵感。创作者还应注重培养自身的批判性思维，优化大模型生成内容的逻辑，采用设问等方式引导受众探究科学本质，而非仅停留在对表面知识的了解。这样，科普作品才能兼顾广度与深度，满足不同层次受众的需求。

　　第三，使用大模型辅助科普创作时产生技术依赖及相关伦理问题。大模型辅助科普创作离不开对科技的大量使用，可能导致创作者在创作过程中过度依赖技术，而忽视了自身的思考和创新能力。这要求科普作者必须有效平衡大模型技术使用与自主思考的关系，避免过度依赖大模型。创作前明确主题与目的，自主构思框架，再借助技术填充细节。此外，使用大模型进行科普创作还可能涉及伦理问题，如数据隐私、版权等。这需要创作者坚守伦理底线，确保数据来源合法，尊重版权，不使用敏感信息或他人隐私。使用大模型前，先了解其数据处理政策，避免侵犯他人权益。使用后，创作者应承担自己的社会责任，对大模型生成的内容进行严格筛选，确保作品符合科学伦理。总而言之，我们应多鼓励原创思考，鼓励创作者多结合个人见解深化科普作品内容，让技术成为辅助而非主导，以确保科普创作既具创新性又遵循法律要求和伦理规范。

　　第二，对大模型辅助科普创作的具体应用存在迷茫和困惑。由于上一点提到的了解不足，使用者可能不清楚如何将大模型技术有效地融入到科普创作的流程中，或对如何选取合适的模型、如何输入有效的指令以及如何优化生成的内容感到困惑。对于大模型生成的内容的质量和可信度，部分使用者也存在疑虑，不确定是否需要对生成的内容进行进一步的核实和修改。还有一些使用者对于大模型在科普创作中的具体应用场景，如科普文章撰写、科普问答、科普视频脚本生成等，也缺乏深入的了解和实践经验。

　　第三，对大模型辅助科普创作存在过高期待和过度依赖。部分使用者可能过分夸大了大模型的能力，认为其可以完全替代人类在科普创作中的角色，从而忽视了人在内容创新、情感表达等方面的独特价值。一方面，过度依赖大模型可能导致使用者忽视自身能力的提升，不再注重积累专业知识和提升写作技巧，长远来看，这可能影响他们的职业发展；另一方面，对大模型的过高期待也可能导致使用者在实际应用中感到失望，因为任何技术都有其局限性，大模型也不例外，它可能无法完全满足所有复杂和特定的科普创作需求。

　　第二，向全社会大力普及大模型辅助科普创作的应用。这意味着要通过举办讲座、工作坊、在线课程等形式，分享成功案例，展示大模型在科普创作中的巨大潜力，激发更多创作者对大模型的兴趣，增强公众对大模型辅助科普创作的理解和支持，让更多创作者选择使用大模型辅助科普创作，最大化发挥自身与大模型的双重优势，实现技术与创意的深度融合。同时，也应倡导使用大模型注意科技伦理，强调在享受技术便利的同时，坚守科普的真实性与客观性，避免误导公众，以维护科普事业的公信力。

　　如前文所述，大模型的知识整合能力极大地提升了科普创作的效率，使得创作者能够更专注于内容的创新和深度挖掘，而不是陷入烦琐的知识收集和整理工作中；大模型的自然语言处理能力，可优化科普作品的语言表达，提升其可读性和内容质量；大模型的创新构思与多样化表达能力，可以提升科普作品的趣味性和个性化水平。此外，科普作者身份多样，一些作者虽有创作意愿，但时间、精力、科普能力和创作能力上可能力不从心；在一些地区或领域，科普资源可能相对匮乏。采用人机协同的科普创作方式，可以快速填补空白，有助于解决上述问题。

　　第三，要在大模型生成内容的审核与修改上下功夫。大模型生成的内容虽富有创意，却也可能包含不准确、冗余或偏离主题的信息，因此内容审核与修改环节至关重要。创作者需具备批判性思维，对生成内容进行严格把关，确保内容科学、表达准确无误，避免误导公众。审核修改时，对于知识上的模糊或存疑之处，应查阅权威资料核实，必要时请教专家。同时，修改时要注重语言的通俗性与趣味性，将复杂的科学原理转化为公众易于理解的语言，增强科普作品的吸引力。在修改过程中，还需关注内容的逻辑性与连贯性，删除冗余信息，优化篇章结构，使科普作品既严谨又流畅。