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颶風(fēng)小講堂(第9講):用AI來輔助寫科技論文:紅與黑

犀牛云 2025-06-23
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颶風(fēng)小講堂(第9講):用AI來輔助寫科技論文:紅與黑


人工智能(AI)的快速發(fā)展給許多領(lǐng)域帶來了革命性的影響,包括學(xué)術(shù)界。AI在科學(xué)論文的處理方面,有一定的潛力和優(yōu)勢,但也伴隨著較多的負面影響。今天小編結(jié)合平時給作者們翻譯和潤色稿件的經(jīng)歷,和大家一起探討一下AI輔助大氣科學(xué)學(xué)術(shù)論文寫作的利和弊。


優(yōu)點:

1省時間、速度快

自動生成綜述(Elicit

參考文獻引用和排版(EndNote

2語句通順,基本語法錯誤相對少(簡單錯誤也存在,不可忽視)

缺點:

1缺乏創(chuàng)新性

無法提出新觀點或挑戰(zhàn)現(xiàn)有傳統(tǒng)觀點。

2文字重復(fù)率高、涉嫌剽竊和抄襲(投稿大忌

3時間成本高

修正AI的錯誤比自己直接寫更耗時耗精力。

颶風(fēng)小講堂(第9講):用AI來輔助寫科技論文:紅與黑


(4)引用不可靠
常生成虛假參考文獻,必須手動核查。


5無法幫作者完成試驗、生成數(shù)據(jù)、生成原創(chuàng)的圖表,更別說分析圖表和數(shù)據(jù)了

6邏輯漏洞

AI缺乏深層推理能力,最常見為因果混淆

7領(lǐng)域局限性

對前沿或高度專業(yè)化的研究領(lǐng)域(如氣象領(lǐng)域),無法生成符合領(lǐng)域深度的內(nèi)容。

8數(shù)據(jù)隱私問題:

?上傳氣象數(shù)據(jù)至AI平臺可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露


颶風(fēng)小講堂(第9講):用AI來輔助寫科技論文:紅與黑

從以上的分析不難看出,就目前AI在論文寫作方面的應(yīng)用能力來看,還存在較多的不足,其弊遠大于利,應(yīng)用需謹慎。可用之處:可借助AI或搜索引擎做內(nèi)容檢索或者查詢專業(yè)詞匯;可借助Endnote編輯參考文獻;(其他的均不推薦、包括文獻綜述功能)。只有經(jīng)過了嚴格的科學(xué)訓(xùn)練,學(xué)術(shù)水平和語言水平都高于AI,可以鑒別AI產(chǎn)生的東西的好壞,讓自己的文章盡量去AI化,那才能用好AI

AI工具或其他語言工具來翻譯和潤色文章,同樣存在很多利和弊,只能做適度參考,后續(xù)會更新更多作者的實際應(yīng)用感受和示例。

颶風(fēng)小講堂(第9講):用AI來輔助寫科技論文:紅與黑


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    2025 - 06 - 23
    人工智能(AI)的快速發(fā)展給氣象科技領(lǐng)域帶來了革命性的影響,包括雷達圖像識別、決策服務(wù)材料撰寫、預(yù)報大模型等等。接著上一期AI寫作的話題,這一期小編結(jié)合多年來給作者們翻譯和潤色稿件的經(jīng)歷探討使用機器翻譯或AI翻譯進行氣象論文翻譯的問題。   1.什么是機器翻譯,什么是AI翻譯?    機器翻譯是基于計算機程序自動將一種自然語言文本轉(zhuǎn)換成另一種自然語言的過程。機器翻譯先后經(jīng)歷了三個發(fā)展階段,技術(shù)基礎(chǔ)分別是規(guī)則方法、統(tǒng)計方法、深度學(xué)習(xí)。根據(jù)技術(shù)原理可分為基于規(guī)則的機器翻譯(RBMT)、統(tǒng)計機器翻譯(SMT)和神經(jīng)機器翻譯(NMT)三種主要類型。RBMT和SMT就是傳統(tǒng)的機器翻譯,NMT也就是常說的AI翻譯。換句話說,AI翻譯就是最新階段的機器翻譯。2.常見的機器翻譯工具有哪些?機器翻譯的優(yōu)缺點?國內(nèi)常用的機器翻譯工具有g(shù)oogle翻譯、DeepL、百度翻譯、騰訊翻譯君、智能翻譯官等等;此外,Deepseek和Chatgpt等大模型也集成了語言翻譯功能(其原理和NMT類似)。這些機器翻譯工具目前基本更新到了第三代,以機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要技術(shù)基礎(chǔ),也就是AI翻譯的階段。評價機器翻譯質(zhì)量的好壞,一個最直接的標準,就是看它有多接近人工翻譯。AI翻譯、SMT、RBMT,機器翻譯一代比一代進步,翻譯質(zhì)量逐步向人工翻譯靠攏,并有很多自身的優(yōu)點。例如,處理速度快,能夠迅速完成大量文本的初步翻譯工作;且成本低廉、費用低。AI翻譯比前2代機器翻譯具備更強的上下文理解能力,能夠提供更準確、流暢的翻譯結(jié)果。但三代的機器翻譯仍存在很多共性的問題,特別是在專業(yè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域文章的翻譯上。    缺點:(1)專業(yè)詞匯誤差大:山東的德州翻譯為美國的德州;副高翻譯為sub-high。(2)語境理解不足:常誤解復(fù)雜句式、歧義或文化特定表達,錯誤斷...
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    2025 - 06 - 23
    人工智能(AI)的快速發(fā)展給許多領(lǐng)域帶來了革命性的影響,包括學(xué)術(shù)界。AI在科學(xué)論文的處理方面,有一定的潛力和優(yōu)勢,但也伴隨著較多的負面影響。今天小編結(jié)合平時給作者們翻譯和潤色稿件的經(jīng)歷,和大家一起探討一下AI輔助大氣科學(xué)學(xué)術(shù)論文寫作的利和弊。優(yōu)點:(1)省時間、速度快:自動生成綜述(Elicit)參考文獻引用和排版(EndNote)(2)語句通順,基本語法錯誤相對少(簡單錯誤也存在,不可忽視)缺點:(1)缺乏創(chuàng)新性:無法提出新觀點或挑戰(zhàn)現(xiàn)有傳統(tǒng)觀點。(2)文字重復(fù)率高、涉嫌剽竊和抄襲(投稿大忌)(3)時間成本高:修正AI的錯誤比自己直接寫更耗時耗精力。(4)引用不可靠:常生成虛假參考文獻,必須手動核查。(5)無法幫作者完成試驗、生成數(shù)據(jù)、生成原創(chuàng)的圖表,更別說分析圖表和數(shù)據(jù)了(6)邏輯漏洞:AI缺乏深層推理能力,最常見為因果混淆。(7)領(lǐng)域局限性:對前沿或高度專業(yè)化的研究領(lǐng)域(如氣象領(lǐng)域),無法生成符合領(lǐng)域深度的內(nèi)容。(8)數(shù)據(jù)隱私問題: 上傳氣象數(shù)據(jù)至AI平臺可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。從以上的分析不難看出,就目前AI在論文寫作方面的應(yīng)用能力來看,還存在較多的不足,其弊遠大于利,應(yīng)用需謹慎。可用之處:可借助AI或搜索引擎做內(nèi)容檢索或者查詢專業(yè)詞匯;可借助Endnote編輯參考文獻;(其他的均不推薦、包括文獻綜述功能)。只有經(jīng)過了嚴格的科學(xué)訓(xùn)練,學(xué)術(shù)水平和語言水平都高于AI,可以鑒別AI產(chǎn)生的東西的好壞,讓自己的文章盡量去AI化,那才能用好AI。用AI工具或其他語言工具來翻譯和潤色文章,同樣存在很多利和弊,只能做適度參考,后續(xù)會更新更多作者的實際應(yīng)用感受和示例。
  • 點擊次數(shù): 273
    2021 - 06 - 15
    氣象論文中常見的縮略詞縮略詞(abbreviations)是我們論文寫作中經(jīng)常遇到的,也是不可避免的。其中可發(fā)音的縮略詞,稱為acronym,例如ENSO;不可發(fā)音的縮略詞,稱為initialism,例如MCV。本期颶風(fēng)講堂整理了我們氣象論文中常用的縮略詞,供大家查詢使用(見文后列表)。另外,關(guān)于縮略詞的用法,還有幾點細節(jié)需要關(guān)注:    1.  縮寫,在摘要,正文,圖題(包括表題),這三部分中,是單獨計算的,即某一部分的第一次出現(xiàn),要給出全稱。而且,縮寫需保持全文一致。期刊的要求是這樣的:Abbreviations should be defined in parentheses the first time they appear in the abstract, main text, and in figure or table captions and used consistently thereafter.    2.  文章題目中,可以出現(xiàn)縮寫,但這個縮寫必須是公認的,沒有歧義的。自創(chuàng)的縮寫不要出現(xiàn)在文章題目中。例如:(1) Reliability of ENSO Dynamical Predictions (Tang et al. 2005)                     (2) Representation of Soil Moisture Feedbacks during Drought in NASA Unified WRF (NU-WRF)            &...
  • 點擊次數(shù): 487
    2019 - 09 - 04
    在我們寫論文的過程中,是不是常常會遇到要用短橫(-)的時候?遇到要用短橫的時候,你是不是只會用“-”這個符號?實際上,SCI論文中常出現(xiàn)的短橫有以下5種:連字符(Hyphen, “-”),連接號(En_dash,“–”),破折號(Em_dash,“—”),負號(Minus,“?”),代字號(Swung_dash,“~”)。下面講下每個符號適用的場合以及如何在鍵盤上打出來。1.   連字符(Hyphen, “-”),鍵盤上“+”號前面那個符號。主要有兩個用法: (1)    連接單詞構(gòu)成復(fù)合詞。例如:super-cooled vapor,  non-Gaussian distribution (2)    分隔長串數(shù)字,如電話號碼:0731-8102-29372.   連接號(En_dash,“–”),按住Alt鍵,然后依次按下小鍵盤上的數(shù)字鍵0150,再松開Alt鍵。En_dash的前后都不能有空格。常見用法主要有兩個: (1)    連接兩個數(shù)字,表示時間、日期、空間等的起止范圍,相當于to。要求前后都不加空格。     例如:The westerly trough takes 3–6 days to get there.               Fig. 3 shows the spatio-temporal distribution of MCSs in China in 2008–2018.MCVs in China mainly concentrate in 90–110 E and 30–40...
  • 點擊次數(shù): 127
    2018 - 11 - 27
    氣象論文中常用的連詞(組)       在審稿過程中,一篇文章如果語言的邏輯性很強,專家讀起來心里會很舒服,自然稿件更容易被專家認可和接受。文章要有邏輯性,連詞的使用至關(guān)重要。這一講中(颶風(fēng)小講堂—第6講),將簡單梳理下論文寫作中常遇到的連詞的使用情況。紅色為中文,藍色為對應(yīng)的中文。 1.      在引言的最后一段或者倒數(shù)第二段,在介紹完以往工作的優(yōu)缺點后,在引出本文的研究動機時,常常需要一個連詞,來表達正是以往以工作的這些不足我們才需要進行本工作。這個連詞,即中文的“為此”,常常可以用:to this end,therefore, for this reason 2.      在介紹完事物的一方面,要介紹其他方面的時候,常用到“另外”,即:in addition, additionally, besides, moreover, furthermore其中moreover, furthermore遞進的意味更強 3.      在正文內(nèi)容中,對一幅圖描述完畢后,常會用1到2句話總結(jié)下這一小段,需要一個連詞來引出,即“總之”:anyhow, in a word, in short, all in all其中 all in all有總結(jié)全文的味道。  4.      描述完一段內(nèi)容后,特別是一些缺點方面,要引出新的觀點或者方法的時候,常用到“因此,因而”,即:therefore, so, hence, thus, consequently 5.   ...
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