GAI 在科學研究上的應用 (ChatGPT製作)
生成式 AI (Generative AI，GAI) 於2022年底橫空出世，讓非專業人員可與AI 直接對談，有如「舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家」，引起很大回響，僅是 OpenAI 的 ChatGPT，每周即有七億人次使用，同時 GAI 能力進步迅速，應用日漸廣泛而深入。
目前 GAI 已成教學場所的有力工具，並且在科學研究上顯現出獨特的能力，2024年諾貝爾物理獎與化學獎，不約而同的頒給AI 專家，而兩位經濟獎得主也有與AI 相關的著作，可見其威力強大與前景可期。
本演講將分四部分講述:
一、生成式AI 的發展與能力，
二、生成式AI 與高等教育，
三、生成式AI 與科學研究，
四、生成式AI 與材料科技發展。
一、生成式AI 的發展與能力 (略，見114.3.20: 從 AI運用談大學教育)
二、生成式AI 與高等教育 (略，見114.11.11: AI與高等教育)
在教學與學習的應用方面，對教師來說，舉凡課程大綱、教案、教材、備課、考試、出習題，AI 都是很好的幫手，如何讓AI 輔助教學，發揮功能，是一大挑戰。對學生來說，AI 工具可以是全時家教、學伴，協助資訊檢索和總結、互動探索、內容綜合，養成自主學習的能力特別重要。大學能及時培訓足夠的師資，引導學生善用AI，是目前最大的挑戰。
三、生成式AI 與科學研究
人工智慧 (AI) 正在徹底改變科學研究，它能夠實現更快、更準確，甚至通常是全新的發現形式。從自動化繁瑣的任務到發現人類無法察覺的模式，AI 正在改變跨學科研究的發展、發表和應用方式。
1. AI作為研究助理
人工智慧最直接的影響之一是增強人類研究人員的日常工作能力，包括:
數據處理與分析：人工智慧演算法可以解析數 TB 的實驗或觀察數據，識別基因組學、天文學、氣候科學等領域的有意義的模式。
文獻綜述與綜合：語意搜尋引擎和自然語言處理 (NLP) 模型等工具可協助研究人員快速找到相關論文，甚至產生摘要。
實驗自動化：在材料科學和化學領域，人工智慧控制機器人系統運行實驗並動態調整參數。
例如DeepMind 的 AlphaFold 解決了幾十年來根據氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構的難題，這是人工智慧模式識別能力在生物學領域的突破。
2. 加速發現
人工智慧不僅使研究更有效率，也開啟了全新的研究途徑，包括:
假設生成：人工智慧可以透過分析人類無法獨自消化的大量資料集來提出新的假設。
模擬和建模：機器學習提高了物理、氣候模型和藥物發現中模擬的速度和準確性。
跨學科創新：人工智慧將各個領域的見解連接起來，例如應用電腦視覺來分析考古文物或應用 NLP 來解碼古代文獻。
例如在藥物研發領域，Insilico Medicine 和 BenevolentAI 等公司使用人工智慧來識別新型候選藥物並預測其療效，從而將傳統時間縮短數年。
3. 研究民主化
人工智慧降低了小型機構和研究人員的進入門檻，包括開源人工智慧工具和基於雲端的平台可以存取強大的運算資源。公民科學計畫使用人工智慧讓大眾參與科學數據分析，如Galaxy Zoo 或 Zooniverse 計畫。
4. 挑戰與擔憂
儘管前景光明，但人工智慧研究也面臨重大挑戰，包括:
數據和模型中的偏見：人工智慧可以傳播或放大現有的偏見，導致錯誤的結論。
透明度和可重複性：許多人工智慧模型都是黑盒子，這使得其他人很難驗證其發現。
倫理影響：對於醫療保健或社會科學等敏感領域，人工智慧的結論需要仔細的倫理審查。
技能差距：並非所有研究人員都接受過人工智慧技術的培訓，在研究界造成了數位落差。
5. 未來方向
展望未來，人工智慧可能變得更容易解釋和透明，提高信任，透過將研究翻譯成多種語言並整合來自不同來源的數據來促進全球合作，實現「自主科學」，即人工智慧驅動的系統獨立設計和進行實驗、解釋結果並進行迭代。
人工智慧正成為現代研究人員工具包中不可或缺的工具，以前所未有的速度催化著科學進步。透過將人類的創造力和批判性思維與機器的效率和分析能力相結合，科學研究正在進入一個新時代——知識將呈指數級增長，創新也將更具包容性。
研究人員、政策制定者和機構必須共同努力，確保人工智慧得到負責任、透明和公平的使用，以便其變革潛力能夠真正造福科學和整個社會。
四、生成式AI 與材料科技發展。(略，見114.11.14: 人工智慧與材料科學)
在AI 時代，材料科技與 AI 息息相關，互為依托，應受到正視，以利用厚生。總結生成式 AI應用廣泛，強大而好用，但必須要了解它的限制與可能的缺點，同時生成式 AI 只是 AI技術的一小部分，處於AI時代，不可不知。
目前 GAI 已成教學場所的有力工具，並且在科學研究上顯現出獨特的能力，2024年諾貝爾物理獎與化學獎，不約而同的頒給AI 專家，而兩位經濟獎得主也有與AI 相關的著作，可見其威力強大與前景可期。
本演講將分四部分講述:
一、生成式AI 的發展與能力，
二、生成式AI 與高等教育，
三、生成式AI 與科學研究，
四、生成式AI 與材料科技發展。
一、生成式AI 的發展與能力 (略，見114.3.20: 從 AI運用談大學教育)
二、生成式AI 與高等教育 (略，見114.11.11: AI與高等教育)
在教學與學習的應用方面，對教師來說，舉凡課程大綱、教案、教材、備課、考試、出習題，AI 都是很好的幫手，如何讓AI 輔助教學，發揮功能，是一大挑戰。對學生來說，AI 工具可以是全時家教、學伴，協助資訊檢索和總結、互動探索、內容綜合，養成自主學習的能力特別重要。大學能及時培訓足夠的師資，引導學生善用AI，是目前最大的挑戰。
三、生成式AI 與科學研究
人工智慧 (AI) 正在徹底改變科學研究，它能夠實現更快、更準確，甚至通常是全新的發現形式。從自動化繁瑣的任務到發現人類無法察覺的模式，AI 正在改變跨學科研究的發展、發表和應用方式。
1. AI作為研究助理
人工智慧最直接的影響之一是增強人類研究人員的日常工作能力，包括:
數據處理與分析：人工智慧演算法可以解析數 TB 的實驗或觀察數據，識別基因組學、天文學、氣候科學等領域的有意義的模式。
文獻綜述與綜合：語意搜尋引擎和自然語言處理 (NLP) 模型等工具可協助研究人員快速找到相關論文，甚至產生摘要。
實驗自動化：在材料科學和化學領域，人工智慧控制機器人系統運行實驗並動態調整參數。
例如DeepMind 的 AlphaFold 解決了幾十年來根據氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構的難題，這是人工智慧模式識別能力在生物學領域的突破。
2. 加速發現
人工智慧不僅使研究更有效率，也開啟了全新的研究途徑，包括:
假設生成：人工智慧可以透過分析人類無法獨自消化的大量資料集來提出新的假設。
模擬和建模：機器學習提高了物理、氣候模型和藥物發現中模擬的速度和準確性。
跨學科創新：人工智慧將各個領域的見解連接起來，例如應用電腦視覺來分析考古文物或應用 NLP 來解碼古代文獻。
例如在藥物研發領域，Insilico Medicine 和 BenevolentAI 等公司使用人工智慧來識別新型候選藥物並預測其療效，從而將傳統時間縮短數年。
3. 研究民主化
人工智慧降低了小型機構和研究人員的進入門檻，包括開源人工智慧工具和基於雲端的平台可以存取強大的運算資源。公民科學計畫使用人工智慧讓大眾參與科學數據分析，如Galaxy Zoo 或 Zooniverse 計畫。
4. 挑戰與擔憂
儘管前景光明，但人工智慧研究也面臨重大挑戰，包括:
數據和模型中的偏見：人工智慧可以傳播或放大現有的偏見，導致錯誤的結論。
透明度和可重複性：許多人工智慧模型都是黑盒子，這使得其他人很難驗證其發現。
倫理影響：對於醫療保健或社會科學等敏感領域，人工智慧的結論需要仔細的倫理審查。
技能差距：並非所有研究人員都接受過人工智慧技術的培訓，在研究界造成了數位落差。
5. 未來方向
展望未來，人工智慧可能變得更容易解釋和透明，提高信任，透過將研究翻譯成多種語言並整合來自不同來源的數據來促進全球合作，實現「自主科學」，即人工智慧驅動的系統獨立設計和進行實驗、解釋結果並進行迭代。
人工智慧正成為現代研究人員工具包中不可或缺的工具，以前所未有的速度催化著科學進步。透過將人類的創造力和批判性思維與機器的效率和分析能力相結合，科學研究正在進入一個新時代——知識將呈指數級增長，創新也將更具包容性。
研究人員、政策制定者和機構必須共同努力，確保人工智慧得到負責任、透明和公平的使用，以便其變革潛力能夠真正造福科學和整個社會。
四、生成式AI 與材料科技發展。(略，見114.11.14: 人工智慧與材料科學)
在AI 時代，材料科技與 AI 息息相關，互為依托，應受到正視，以利用厚生。總結生成式 AI應用廣泛，強大而好用，但必須要了解它的限制與可能的缺點，同時生成式 AI 只是 AI技術的一小部分，處於AI時代，不可不知。
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