阿贡国家实验室如何利用生成式AI加速科学研究并保障数据安全

生成式人工智能（AI）正在成为工作场所中越来越强大的工具，尤其是在像国家实验室这样的科研机构，其应用有望加速在关键领域的科学研究。近日，芝加哥大学和美国能源部阿贡国家实验室联合发布了一项研究，该研究首次实地考察了生成式AI工具——特别是大规模语言模型（LLMs）——在国家实验室中的应用情况。 阿贡国家实验室的工作人员包括科学家、工程师以及人力资源、设施和财务等运营部门的员工。他们经常处理敏感数据。为了解实验室员工目前如何使用大规模语言模型以及未来可能的应用方式，研究团队通过调查和访谈收集了大量一手资料，并追踪了实验室内部大规模语言模型接口Argo的早期采用情况。Argo于2024年启动，是首个在国家实验室部署的内部生成式AI接口，它允许员工安全地访问OpenAI提供的大规模语言模型，同时不存储或分享用户数据，比商业工具如ChatGPT更为安全可靠。 研究人员发现，阿贡实验室的员工主要以两种方式使用生成式AI：作为辅助工具和作为自动化代理。作为辅助工具，生成式AI与用户并肩作战，帮助完成编写代码、组织文本或调整邮件语气等任务。目前，员工们倾向于选择那些可以轻易核对AI工作成果的任务。而展望未来，员工们希望通过AI从大量的文本资料中提取有价值的见解，例如科学文献或调查数据。 作为自动化代理，生成式AI主要用于自动执行复杂任务，大多数情况下由AI独立完成。运营部门的员工报告称使用AI自动化数据库搜索或项目追踪等流程；科学家则利用生成式AI来处理数据、分析和可视化结果，极大地提高了工作效率和准确性。 尽管生成式AI带来了令人振奋的机遇，但研究人员也强调了这些工具在组织中谨慎整合的重要性，以便管理和解决员工的担忧。员工特别关注生成式AI的可靠性、数据隐私和安全性、过度依赖、对招聘的影响以及科学出版和引用的潜在影响等问题。为了促进生成式AI的正确使用，研究人员建议组织应主动管理安全风险，制定明确的政策，并对员工进行相关培训。 业内人士认为，阿贡国家实验室在生成式AI的实际应用方面取得了重要的初步进展，为其他科研机构提供了宝贵的经验。阿贡国家实验室是美国著名的综合性科研机构，隶属于美国能源部，主要研究领域涵盖了能源、环境和生物科学等多个方向，拥有丰富的科研资源和人才。这项研究不仅显示了生成式AI在提升科研效率方面的巨大潜力，也为未来更广泛的技术应用奠定了基础。