[论文解读] Techniques for supercharging academic writing with generative AI

Zhicheng Lin|arXiv (Cornell University)|Oct 26, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education参考文献 4被引用 10

一句话总结

一个视角框架，概述人机协作以提升学术写作，利用大型语言模型的提示策略、过程阶段以及保障措施，确保严格学术研究。

ABSTRACT

Academic writing is an indispensable yet laborious part of the research enterprise. This Perspective maps out principles and methods for using generative artificial intelligence (AI), specifically large language models (LLMs), to elevate the quality and efficiency of academic writing. We introduce a human-AI collaborative framework that delineates the rationale (why), process (how), and nature (what) of AI engagement in writing. The framework pinpoints both short-term and long-term reasons for engagement and their underlying mechanisms (e.g., cognitive offloading and imaginative stimulation). It reveals the role of AI throughout the writing process, conceptualized through a two-stage model for human-AI collaborative writing, and the nature of AI assistance in writing, represented through a model of writing-assistance types and levels. Building on this framework, we describe effective prompting techniques for incorporating AI into the writing routine (outlining, drafting, and editing) as well as strategies for maintaining rigorous scholarship, adhering to varied journal policies, and avoiding overreliance on AI. Ultimately, the prudent integration of AI into academic writing can ease the communication burden, empower authors, accelerate discovery, and promote diversity in science.

研究动机与目标

• 定义一个用于学术写作的人机协作框架，解释为何、如何，以及AI应协助的内容。
• 描述一个用于人机协作写作的两阶段模型（规划与起草/编辑），以指导AI参与。
• 描述AI写作辅助的类型和水平及其与学术标准和期刊政策的对齐。
• 提供实际的提示技巧，用于大纲、起草和编辑，以有效地将AI整合到写作工作流程中。
• 解决过度依赖的风险，并提出维持严格、多样化和高质量科学传播的策略。

提出的方法

• 提出一个将写作中的理由（为何）、过程（如何）和本质（何种）分离的人机协作框架。
• 引入一个两阶段的人机协作写作模型（规划、起草/编辑），以结构化互动。
• 将写作辅助建模为AI贡献的类型和水平，以指导负责任的使用。
• 描述用于大纲、起草和编辑的有效提示技术，以将AI嵌入到标准写作流程中。
• 概述维持学术严谨、遵守期刊政策、并减轻对AI依赖的策略。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些原理和方法最能实现人类与生成式AI在学术写作中的高效、负责任协作？
• RQ2 如何在学术写作中将两阶段的人机工作流（规划与起草/编辑）落地？
• RQ3 哪些AI协助的类型和水平在各期刊和学科中能保持严谨性和完整性？
• RQ4 在学术写作中使用LLMs时，哪些提示技巧最能支持大纲、起草和编辑？
• RQ5 哪些保障措施和做法能够减少过度依赖、促进科学传播的多样性与质量？

主要发现

• 一个人机协作框架明确了写作中AI支持的理由、过程和本质。
• 一个两阶段模型（规划与起草/编辑）结构化了高效且安全的AI参与。
• 提示技巧可以针对大纲、起草和编辑进行定制，便于将AI平滑地集成到工作流程中。
• 提出了维持严格学术研究并符合多样化期刊政策的策略。
• 在谨慎应用时，使用AI进行写作可以降低沟通负担、赋予作者能力，并促进科学领域的多样性。