ChatGPT及其核心技术在科技名词规范化中的应用潜力与挑战

2023-09-26杜振雷刘金婷史金鹏

中国科技术语 2023年4期

杜振雷刘金婷史金鹏

(全国科学技术名词审定委员会,北京 100717)

0 引言

科技名词规范化是指对科学技术领域中的专业术语进行统一、规范、标准化的过程。随着科技的飞速发展,各领域不断涌现出大量的新概念、新技术和新方法,科技名词规范化领域面临着前所未有的挑战,亟须进行深层次的革新。传统的科技名词规范化实践完全依赖于专家的判断,容易出现主观偏差,不仅耗时耗力,而且难以适应科技名词的动态变化和多样化需求。

近年来,以ChatGPT(Conversational Generative Pre-trained Transformer)为代表的新一代人工智能技术取得了显著的进展,其强大的人机交互、语言理解和内容生成能力为开展科技名词规范化实践提供了新的可能性。当前,科技名词工作者需要深入研究人工智能技术带来的影响和挑战,并探索实现科技名词规范化工作自动化、智能化和高效化的新方法。

本文旨在研究如何借助ChatGPT及其核心技术来优化和创新科技名词规范化的工作模式,以期在提升工作效率的同时也能保证规范化结果的科学性和权威性。笔者首先从多个维度分析了ChatGPT及其核心技术的优势和特点,接着论述了这些技术在科技名词规范化工作中的应用潜力以及可能面临的风险与挑战,最后展望了新一代人工智能技术对于推动我国科技名词规范化事业发展的启示。

1 背景与研究意义

科技名词作为科技交流和知识传播的重要载体,在生活和工作中扮演着日益重要的角色。规范化的科技名词有助于提高科技信息的传播效率和准确性,减少人们交流与合作的障碍,对于国家科技创新和经济发展有着重要的基础性和支撑性作用。我国长期以来高度重视科技名词规范化工作。早在1950年,政务院文化教育委员会就设立了学术名词统一工作委员会,为新中国全面系统开展科技名词规范化活动奠定了基础。1985年,国务院专门成立了全国自然科学名词审定委员会(现称全国科学技术名词审定委员会),标志着科技名词规范化事业迈入新的历史阶段[1]。全国科学技术名词审定委员会负责组织和协调各类学科领域的名词审定、公布和推广工作。截至2023年5月,已经审定公布规范名词159种,覆盖基础科学、工程与技术科学、农业科学、医学、人文社会科学、军事科学等各个领域,强有力地推动了我国科技名词规范化事业的发展。

随着科技的迅速发展,科技名词规范化工作的内容和模式都相应做出了很大的调整,同时也面临着越来越严峻的挑战。在新媒体环境下,推广和普及权威、规范的科技名词的难度更是越来越大,而确保更多人能够及时、正确地理解和应用规范科技名词具有重要意义。为了应对科技名词规范化过程中不断增长的挑战,借助新一代人工智能技术优化和创新现有工作模式尤为必要。

ChatGPT是OpenAI公司研发的一款生成式人工智能对话系统,其主要目标是通过深入学习和理解自然语言,实现与人类的有效交互对话[2]。这款产品被广泛认为是通用人工智能发展的重要里程碑,同时也被赞誉为具有标志性的人工智能生产力工具。其影响力之大,可以与蒸汽机相提并论,甚至被视为第四次工业革命的序幕[3]。它具备在不同领域和任务中生成连贯且语义正确回复的能力,其不同版本已被广泛应用于学术界和工业界[3-6]。在对话机器人方面,ChatGPT可以让用户自然提问,实现了从理解到生成,模拟人类进行对话,在客服、辅导、调研等方面提高了服务质量和效率[7]。在新闻生成方面,ChatGPT可以分析输入的素材和数据,提取关键信息,并生成高质量的摘要和报道[8]。在广告营销方面,ChatGPT可以根据语境和用户需求提供创意内容[9]。在信息检索方面,ChatGPT可以理解用户提问的意图,进行检索并给出精准的回答。在文本处理方面,ChatGPT也展现出优异的性能,在摘要、情感分析、翻译、词义消歧、命名实体识别等应用中都有一定的表现[10-11]。尽管ChatGPT在众多任务上表现出色,但在不同领域的可靠性仍存在较大差异,这意味着在某些特定的任务或应用中,需要对其进行持续的评估和优化,以确保其在各种情况下都能提供高质量的输出。

ChatGPT及其核心技术(以下简称ChatGPT技术)是指构建ChatGPT系统所需的一系列关键技术、模型和工具。它包括大规模预训练模型(large-scale pretraining model,LSPM)、强化学习、多模态学习、多语言处理、上下文建模、用户个性化建模、内容过滤、文本生成等多种自然语言处理和深度学习技术[6]。ChatGPT技术使得聊天机器人能够理解和生成自然语言,进行智能化的内容创作,自动生成特定主题或类型的文本。其核心是一种名为InstructGPT的人工智能语言模型,使用了基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning with Human Feedback,RLHF)技术,使模型的输出更好地符合人类的需求和价值观[12]。

2 ChatGPT技术在科技名词规范化中的核心优势

ChatGPT技术相较于传统的人工智能技术具有更高的通用性、自适应性和可扩展性。它不仅可以深入地理解和分析文本,还能结合语境和背景,对相关问题进行概括和归纳,并采用多种形式进行回答和反馈。引入ChatGPT技术进行科技名词规范化工作有许多优势,主要体现在以下六方面。

2.1 内容生成

ChatGPT技术拥有卓越的内容生成能力,可以自动生成高质量、连贯一致的文本。通过调节模型的设定和参数,该技术能够适应不同的对话场景、用户需求和领域应用,并给出满足特定要求的答复[13]。

对于科技名词规范化这样的任务,ChatGPT技术能够借助海量的语料库,自动学习各领域的专业术语和使用规范,从而理解和生成更加精确和专业的内容。经过定制化训练,ChatGPT技术还能够掌握科技名词审定原则和方法,自动提取、生成和呈现语料中的科技名词及其相关信息,或根据专家需求生成一个包含相关科技名词及其关系、属性、分类等信息的知识图谱,从而降低人工参与的成本和难度。

2.2 信息处理

ChatGPT技术具备快速且准确地处理庞大文本信息的能力[14]。其核心在于运用了一种预先训练的模型,可以推导出输入文本中可能蕴含的语义信息。

在科技名词规范化实践中,经常需要处理大量的文本。ChatGPT技术在信息处理方面展现出高效、自动化和准确的优势。借助其强大的自然语言处理能力,可以对庞大的规范语料进行分词、标注、抽取、分类、聚类和挖掘,能够自动、快速、精确地提取有价值的信息和知识,为科技名词规范化工作提供便利的资源和保证。笔者使用的北京大学高志军研发的基于GPT-3.5模型的术语提取工具,在医学领域术语提取的实验中展现了良好的效果[15]。

2.3 问答模式

ChatGPT技术实现的问答模式使得人机对话过程更加流畅和智能。它能够利用更丰富的语言和领域知识,以及更复杂、灵活的对话策略,展现出更高的自然性和智能性。其长时段、非连续性的对话特性,突破了传统对话系统在即时性和无记忆功能方面的局限性[16]。反馈循环机制又能够使对话系统自动学习上下文并优化其回答的准确性和流畅度。在某些高度专业化和复杂的领域中,与人类专家实时协同工作,ChatGPT技术还可以通过收集专家的反馈和使用数据,持续进行模型的迭代和改进,以保证科技名词规范化结果的专业性和准确性。

2.4 多语种支持

ChatGPT技术在多语种支持方面表现出色,它通过运用多种语言预训练,能够掌握跨语言的知识,并将其应用于不同语言的任务中[17]。此外,ChatGPT技术在多语对齐方面能够更好地理解和处理不同语言之间的关系,识别和理解不同语言之间的语法和结构差异。这些能力使得ChatGPT技术能够应用于各种语言环境中的术语概念对照,对不同语言的科技名词进行自动翻译和解释,从而实现真正的跨语言科技名词规范化。

2.5 数据分析

ChatGPT技术拥有出色的数据分析能力,它能够根据用户需求自动提取数据、生成分析代码并输出分析结果,甚至进行聚类、预测和因果推断等高级数据分析[18]。

通过综合运用ChatGPT技术在数据挖掘、机器学习和统计分析等方面的优势,对科技名词规范化工作的效果进行自动量化、评价和报告,实现对科技名词规范化成果的监测和反馈,可以为科技名词规范化工作提供更客观和全面的参考依据。与传统的方法相比,ChatGPT技术具备分析和处理大规模数据集的能力,可以自动学习新出现的科技名词和变化趋势,可以帮助专家发现潜在的规范化问题和模糊性,从而保证科技名词规范化工作的可信度和一致性。

2.6 可定制化

ChatGPT技术提供方便的接口和工具,可以让开发者轻松地使用和定制系统,为各种应用和平台提供自然和对话式的界面,满足不同的场景和用户需求[2]。

利用ChatGPT技术做科技名词规范化工作,可以利用接口和框架系统实现对各领域科技名词规范化工作中的特定数据或反馈,自动调整或优化预训练好的模型参数或结构,实现对不同平台和设备的支持和适配,从而满足不同终端、阶段和任务的个性化需求和偏好,使专家可以在任何地点和时间,使用任何方式和工具,进行科技名词规范化工作,为用户提供更便捷和更舒适的使用体验。

3 ChatGPT技术在科技名词规范化中的应用场景

结合前文所述, ChatGPT技术对开展科技名词规范化工作大有裨益,它可以作为一个基础平台,为各种应用场景提供支持和赋能。结合科技名词审定公布与宣传推广的工作任务和工作模式,下文将从五个方面分析ChatGPT技术的应用潜力。

3.1 优化审定流程

为了充分发挥ChatGPT技术在提高信息获取速度、增强信息处理能力以及优化内容创作质量和效率方面的潜力,笔者建议从科技名词规范化工作的起点开始,优化名词审定的工作流程。这个过程中,机器的推荐和专家的判断将被融合在一起[19],人机协作完成科技名词审定工作任务,如图1所示。

具体来说,首先运用ChatGPT技术搭建的系统对大量学术论文、专利文献、科技报道等语料进行动态监测,自动识别和提取新出现的科技名词。之后,系统可以根据语义信息和专业知识库给出初步的领域分类,从而形成一个初步的候选术语库。接下来,专家对这些候选术语进行人工筛选和修订,同时参照系统提示的与已有规范术语库的协调结果,以确保定名的准确性、科学性和系统性。专家可以通过一个在线平台查看候选术语及其相关信息,并对其进行确认、修改或删除。再利用人工智能生成简洁、准确的术语定义和多语种对照名称,供专家参照和审定。最后,由专家为新词所代表的科技概念确定一个规范名称,并附上定义,最终完成科技名词规范化和统一的审定任务。

3.2 提高效率与准确性

3.2.1 新词识别

传统的新词识别方法在处理大规模文本数据时,面临着效率低下和准确性不足的问题[20]。ChatGPT技术可以通过自动学习文本中的语言规律和语义关系,高效识别出潜在的术语新词,尤其在前沿交叉领域,与传统人工方法相比,能够大大缩短新词发现的周期。例如,在量子科学领域,新的术语和概念不断涌现,利用人工智能自动挖掘出其中的新兴术语,可提高科技名词审定的效率和准确性。还可以通过进行大量规范科技名词的训练,让系统能够理解不同学科领域的术语和概念,自动发现潜在的新词与规范名词之间的关联,为术语协调提供更加全面的参考依据。

3.2.2 术语消歧

在科技名词审定过程中,术语消歧是一个关键环节。由于很多科技名词存在多种含义,而且不同领域的科技名词也可能存在相似的定义,传统的方法主要依赖于人工的经验和判断,耗时且容易出现主观偏差。而ChatGPT技术则可以利用对自然语言的理解能力,自动分析上下文信息,确定科技名词的正确定义,实现快速准确的术语消歧,从而降低人工审定过程中的错误率。另外,ChatGPT技术还可以根据不同领域的特点,建立专门的模型来提高消歧效果。

结合知识图谱技术,还可以将科技名词和相关项以图的形式进行表示和存储,这种结构化、可视化的呈现方式,能够更为深入地揭示科技名词间的关联和依赖关系,进一步提高术语消歧的准确性和效率。同时,也可以为科技名词规范化工作中跨学科术语的协调提供重要支持。

3.2.3 术语定义

在科技名词审定过程中,为新发现的科技名词加注定义是非常重要的一环。传统的术语定义方法主要依赖于人工撰写,这样的方法效率较低且容易受到个人经验和认知的影响。而ChatGPT技术可以通过训练来学习、掌握内涵定义和外延定义的方法,从文献资料中提取术语的释义、性质和应用等信息,并根据知识库自动生成能够反映科学概念本质特征的结构化定义,为后续的专家修订提供参考,提高术语定义的效率。此外,ChatGPT技术还可以对比同一概念在不同领域的定义描述,确定本领域的概念界定条件和正确的“种差”“属”,以确保生成的术语定义具有更高的科学性和系统性。

3.3 促进多语种对照

3.3.1 术语翻译

从其他学者的评估来看,在生物医学领域ChatGPT模型的多语种翻译已经取得了良好效果[20]。按照全国科学技术名词审定委员会制定的《科学技术名词审定原则及方法》,在科技名词规范化实践中,需要附注与其概念相对应的英文名称(必要时可加其他外文名称)。传统的科学概念的外语对照方法通常依赖于人工翻译和词典资源,难以适应日益增长的新术语和跨领域知识的需求。引入ChatGPT技术做跨语言模型的训练,可用于完成多语种语义信息的分析任务,实现科学概念的多语种对照,为专家提供可信的译名参考。值得注意的是,在涉及种族、宗教、文化等敏感问题的跨语言的术语翻译时,仍需要专家不仅要考虑语言之间的差异和特点,还要充分考虑跨文化问题,以确保科技名词规范化结果能够符合不同的文化、知识结构和地域背景。

3.3.2 术语管理

在术语管理的工作中,更新和维护规范的术语数据库是必不可少的任务,包括录入、更新、监测和调用等各方面。引入ChatGPT技术支持下的自动化系统,可以有效地提升术语管理的效率和质量。使用对话式交互能力,这些系统能够智能地与用户进行术语检索和推荐,同时根据用户的反馈,实时调整和优化术语库。此外,借助于人工智能的自我学习能力,系统能够辅助检查术语库中存在的错误、不一致性和过时术语,并提供相应的修正建议。这为确保科技名词规范化工作成果的一致性、权威性、科学性提供了强大支持。

3.4 提供新思路与方向

ChatGPT技术的实际应用不仅可以提高工作效率和准确性,还可以为科技名词规范化发展提供新的思路和方向。

3.4.1 推导科技名词规范体系

传统的科技名词学科体系制定通常依赖于专家的经验和判断,容易受到个人认知和主观因素的影响。而基于深度学习的ChatGPT技术可以自动学习知识结构和语义关系,为科技名词学科体系制定提供数据支持。例如,在制定某一领域科技名词的规范体系时,可以利用人工智能分析该领域内大量文本数据,挖掘出共性和规律,形成科学合理的科技名词规范体系。

科技名词规范体系与学科体系稍有不同,前者通常需要首先考虑术语协调的问题。然而,基于深度学习的ChatGPT技术可以提供一个新的解决方案,通过自动学习知识结构和聚类分析,为科技名词规范体系的制定提供强大的数据支持。举例来说,当需要制定某一领域的科技名词规范体系时,可以利用人工智能来分析该领域内的大量文本数据,从中挖掘出共性和规律,帮助实现更精确、系统的科技名词体系的制定,提高制定效率,同时也能减少个人因素的影响,增强规范体系的科学性和权威性。

3.4.2 跨领域知识整合

科技名词规范化实践正向着前沿学科和交叉领域的方向发展,这需要更广泛的跨领域知识的整合和共享。ChatGPT技术可以成为专家实现跨领域知识整合的强大工具。比如,可以使用ChatGPT技术来分析不同领域的语料库,从中挖掘跨领域的术语关联和科学概念的融合点,打破学科领域之间的壁垒,为推动科技名词规范化工作的全领域覆盖提供强大支持。

3.4.3 动态跟踪发展趋势

科学的认知是不断深入的,科技名词所承载的科学概念也是动态变化的,需要实时跟踪和更新。传统的科技名词更新方式通常依赖于人工收集和整理,这往往难以满足实时更新的需求。而基于ChatGPT技术可以实现动态追踪科学认知的发展态势,为科技名词规范化提供即时的信息支持。例如,我们可以利用人工智能定期分析学术论文、专利文献、技术报告等数据源,自动发现新词应用的变化趋势,从而为科技名词规范化工作提供实时更新的基础。

3.5 赋能宣传普及

3.5.1 术语科普

通过运用ChatGPT技术可以根据不同的语境和目的,使用规范科技名词生成不同风格和角度的内容,以适应不同的场合,例如科普文章、报告、新闻等。更为重要的是,ChatGPT技术具备生成交互式科普内容的能力,如问答、小测验等,这种方式能有效提升用户的参与度和学习效果,个性化引导受众深入地理解和掌握这些专业名词。当然,现阶段还需要专家们对这些自动生成的内容进行审查、修改和补充,以保证科普内容的准确性、易理解性和适用性。此外,在筹备推广活动或展览中,利用ChatGPT技术可以协助制定活动方案和宣传文案,提升科技名词推广普及的趣味性、创新性和多样性。

3.5.2 术语培训

借助ChatGPT技术强大的信息分析能力,可以量化学员的知识背景、兴趣和需求,设计并开发出适合不同领域和层次的科技名词培训课程,以此来满足学员的个性化需求,提升培训效果。在课程设计阶段,可以利用人工智能自动生成科技名词解释和示例,配合专家和教师共同编制教学大纲和教材,以实现内容的深度和丰富度。同时,ChatGPT技术具备提供实时反馈和答疑的能力,使学员在学习过程中得到及时的指导和帮助,为他们推荐最适合的资源和学习方法。通过将ChatGPT技术引入术语培训中,我们能够实现更高效、更有针对性、更加令学员满意的培训体验。

3.5.3 对话系统

基于ChatGPT技术构建术语知识对话系统,可以通过自然对话方式和用户互动,增加用户对规范名词的兴趣和记忆,提高用户的学习效率和效果,同时避免人工交流术语知识时可能出现的单向、晦涩、专业等问题。通过对话系统还可以收集用户对科技名词理解和使用的反馈,一方面可以统计分析用户的知识背景、兴趣和需求,智能推荐最符合需求的科技名词,实现用户的个性化服务;另一方面,还可以以此来跟踪和评估科技名词审定质量和推广普及的程度,发现需要改进的地方。

4 ChatGPT技术在科技名词规范化应用中的挑战与对策

虽然ChatGPT技术在科技名词规范化方面具有很大潜力,但客观地说,ChatGPT技术处于发展的初级阶段,在实际应用过程中面临诸多风险和挑战,只有充分认识和应对这些挑战,我们才能充分利用这些技术。

4.1 数据质量和偏见问题

ChatGPT模型的性能和准确度在很大程度上取决于训练数据的质量[21]。如果训练数据中存在众多的误差、不一致或不完整的科技名词,就可能会大幅影响生成的科技名词规范化建议的质量。因此,在利用ChatGPT技术辅助进行科技名词规范化时,我们必须保证训练数据的质量和完整性,以避免数据质量导致的输出结果不准确的问题。如果训练数据中存在某种程度的偏斜或不平衡,就可能会导致规范化输出的偏差和不公平。因此,我们必须在数据收集和模型训练过程中考虑到数据的多样性和代表性,以尽可能降低潜在的偏见和不公平现象。

4.2 语言歧义和领域专业性

自然语言处理中的语言歧义问题一直是一个棘手的难题,尤其是对于汉语,其语言特性使得歧义情况更加错综复杂。汉语中存在大量的多音字、同义词和近义词,以及词语边界模糊的情况。虽然ChatGPT技术拥有出色的语境理解能力,但在处理高度相似或含有多重含义的科技名词时,仍可能产生误判或不准确的结果输出。这主要是由于当前的模型很难完全掌握复杂的语境,同时,对于领域专业性强的科技名词,可能缺乏足够的知识支持。因此,在系统生成输出后,还需借助专家的审核判断,以确保规范化输出的精确性和专业性。

在高精尖的专业领域中,科技名词的专业性和复杂性都极高,其含义和用法可能深奥难解。在实践中,提升ChatGPT技术的领域适应性可能需要对模型进行有针对性的调整和优化,才能满足不同领域科技名词规范化的需求。

4.3 信息安全和隐私保护

利用ChatGPT技术的同时,必须警惕其可能产生的信息安全和隐私保护的风险[6]。潜在的攻击者或许会滥用系统生成虚假或误导性的科技名词,散播虚假信息,给科技名词规范化工作的准确性和可靠性带来负面影响。此外,尽管在人工智能模型训练过程通常会采取去标识化和匿名化的措施,但模型仍有可能从训练数据中学习到与特定个体或组织关联的信息,并在其生成的文本中无意中侵害个人隐私、知识产权或商业秘密,导致隐私泄露的风险。因此,在使用ChatGPT技术时要特别关注并寻找有效的解决方案,如实施更加严格的数据脱敏策略,建立安全的训练和部署环境,设置严格的模型审查和验证机制,确保用户的身份认证和授权,并进行持续的安全漏洞监测和修复。

4.4 伦理与责任的挑战

在ChatGPT技术的应用过程中,首先,需要重视伦理和责任问题[22-23]。我们需要审查和评估人工智能算法的公平性和透明性。例如,可以通过检查算法的训练数据和优化过程来确保其不会产生偏见。如果忽视这些问题,可能会影响ChatGPT技术在科技名词规范化中的可信度和权威性。其次,还需要关注知识产权保护的问题。在使用ChatGPT生成科技名词解释和例子时,必须尊重原创研究成果,并避免侵犯他人的知识产权。只有建立严格的规则和监控机制,才能确保ChatGPT技术在科技名词规范化的应用过程中,既能有效地满足用户的需求,又能遵守相关的法律和道德规范。

综上所述,ChatGPT技术在科技名词规范化方面面临着诸多挑战。在实际应用中,需要重点关注技术的局限性和风险点,以确保ChatGPT技术能在科技名词规范化工作中发挥出持续且有效的积极作用。

5 未来发展趋势与策略建议

在人工智能的发展浪潮中,ChatGPT技术作为一种前沿发展方向,正逐步改变人们的生活和工作方式,包括科技名词规范化的实践工作。对于这种先进的生产力,应鼓励并引导其在科技名词规范化工作中的应用,以充分发挥其在自然语言处理、内容生成和智能交互方面的优势。将ChatGPT技术融入科技名词规范化的各个环节,可以充分利用人工智能知识表示和推理的能力,从而在人类知识生产的过程中发挥综合作用,显著提升科技名词规范化的效率和质量。

ChatGPT以及类似的人工智能技术将为解决科技名词规范化工作的困境带来全新的解决思路和手段。这些技术的引入将开启一种全新的工作模式,这种模式将更加自动化、智能化、个性化和社会化。但人工智能的应用并非无懈可击。为了应对这一变革,必须做好充分准备,以开放的心态拥抱新技术,享受新技术带来的红利。

5.1 健全资源体系

引入人工智能服务科技名词规范化工作,我们需要大量的高质量的科技语料和关键词表的资源体系,以及制定相应的标注、校对、更新和维护的标准。这个资源体系将成为保证科技名词规范化工作质量和效率的基础。目前国内外对于科技语言的资源体系建设还不够完善,存在数据量不足、数据质量不高、数据分散、数据标准不统一等问题。这些问题终会影响科技名词规范化工作的准确性和一致性。为了建立健全资源体系,需要从以下几方面着手:(1)收集和整理各个领域和语种的科技文献和专业词典,构建多语言多领域的科技语料库;(2)利用知识图谱技术处理科技名词与相关概念、属性和知识的关系,形成术语知识体系;(3)建立和完善科技名词规范化工作的评估和反馈机制,持续监测和改进资源体系的质量和效果。

5.2 优化和改进模型

加强新一代人工智能技术的应用,以推动科技名词规范化的自动化和智能化,模型优化和改进至关重要。现阶段大语言模型针对高精尖领域的泛化能力并不强,需要针对特定的场景和需求进行模型的定制化和适应性训练,提高模型的适应性,才能使其更好地应对不同领域和语言的科技名词规范化需求。另外,由于科技名词规范化工作涉及专业知识和标准规范,需要模型能够给出清晰可靠的理由和依据,以增强专家们的信任度和满意度。目前的模型还缺乏有效的解释性机制,难以向用户展示模型的内部逻辑和推理过程。后续需要通过研究和开发新的技术和方法,提高模型的可解释性,以便研究人员和用户更好地理解和评估其在科技名词规范化过程中的表现和决策过程。

5.3 建立人机协作机制

科技名词规范化需要运用大量的专业背景和领域知识来处理复杂的科学概念问题,人工智能和专家的协作机制将是关键。专家具有深厚的领域知识和经验,而人工智能则能够高效、并行处理大量的数据,并从中学习和提取有用的信息。为发挥人工智能和专家各自在实践中的优势,需要进一步完善人机协作机制。首先,需要建立一个反馈机制,让专家能够对人工智能的输出进行评估和修正。这个反馈机制应该是双向的,也就是说,人工智能也应该能够向专家提供反馈,例如,指出哪些领域的知识需要更新或者哪些名词的定义需要更清晰。其次,还需要建立一个持续学习的机制,让人工智能能够从专家的反馈中学习,不断提高其处理复杂概念问题的能力。这个持续学习的机制应该包括监督学习和无监督学习两种方式,以适应不同的学习场景。通过这种可控的人机协作机制,可以推动人工智能的发展,使其能够更好地理解和处理复杂的科技概念,进而提高科技名词规范化工作的效率和质量。

5.4 制定安全和共享政策

在使用人工智能技术进行科技名词规范化的过程中,制定严格的安全措施和开放共享的政策至关重要。首要任务是确保数据的安全和隐私,这涉及建立精细的数据筛选系统,避免使用含有个人、敏感或版权信息的数据。同时,也需要制定全面的数据保护规定,明确数据处理的全过程,包括收集、存储、使用、分享和删除。防止数据丢失或篡改,需要有效的加密和备份手段。在保障数据安全的基础上,推动科技名词规范化成果的开放共享能够充分实现其潜在效益。此外,积极参与制定全球人工智能辅助术语工作的相关标准,推动各国和地区在该领域的交流和合作,是实现这一目标的重要策略。