ChatGPT在生物学领域的表现探究：实力与局限并存

文章主题：低调, 学生, ChatGPT, 生物水平

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今天好不容易注册了一个ChatGPT，迫不及待的看看这个被吹爆的人工智能，可不可以代替生物老师。首先先“审问”一下它有没有取代生物老师的野心。

好吧，它很低调，套话失败。再看看它有没有想跟我抢学生。

别以为我会天真的认为它说的是实话。

好吧，回到正题，我们来测试一下ChatGPT的生物水平如何。先看看它应该会很擅长的整理信息的能力：

这篇文章非常全面，特别是它不仅提到了Watson和Crick，还强调了Rosalind Franklin对于科学研究的重大贡献，这使得我对它的好感度达到了1。然而，文章中却没有提及Chargaff，这一点让我感到有些困惑，因此我想要探讨一下这个问题的原因。

再看看它思考问题是否全面吧：

这篇文章非常全面，许多高中生仅仅关注温度和pH值就忽略了其他关键因素，这确实令人意外。或许是因为我们太过专注于这些细节，而忽视了其他重要的参数。为了确保全面性，我们应该深入探讨酶浓度的变化对实验结果的影响。

它明明提到了酶的浓度，看来是刚才马虎了，我再问一次。

哈哈，它果然悄悄把“酶的浓度”列上了，它挺有心机哈。行吧，看破不说破。

再考考它的描述能力吧。

从其回答中我们可以看出，该系统具备较强的逻辑性。在进行结构阐述之前，首先明确了各个组成部分，接着逐层解析了各成分之间的联系与互动。

那它对生物过程的描述如何呢？

尽管回答的内容非常清晰，但它却未能涉及 Lagging strand 和 Leading strand 这两个重要细节，这可能是因为作者有意省略了这些信息。为了更好地理解问题，我们向对方询问这些细节，看看他们是否能够详细解答。

它基础还挺扎实的，而且也抓住了酶移动方向这个本质，不像是背出来的答案。

再看看它对分子机制的理解：

在学习生物的过程中，我们需要对知识点进行归纳和梳理，以便更好地理解和掌握。相比之下，计算机具有更强大的信息提取能力，这使得它们在学习过程中可以轻松地从大量资料中提取关键信息。然而，尽管计算机具备这样的优势，我们仍然有理由相信，它在处理和学习生物知识方面并非无可挑剔。为了确保学习效果，我们还是需要对知识点进行归纳和梳理。那么，在ChatGPT这类人工智能工具的帮助下，我们可以了解它在这方面是如何表现的呢？

可以看出，即便没有提示，ChatGPT的回答也遵从了生物学的基本逻辑。

生物学习中另一个关键的要素是对知识点的比较，ChatGPT的比较分析能力如何呢？

ChatGPT 在没有提示的情况下，能够从多个角度回答问题，把握住关键要点，如反应地点、能量变化以及各种物质的特性，表现出了相当全面且简洁的能力，这确实令人印象深刻。

生物学离不开研究，ChatGPT是不是“高分低能”，只会学习和考试呢？先看看它的学习能力吧。

对照实验的思路非常清楚，那我刁难它一下。

它好像没有理解我的问题。我再提示它一下。

哇，它好聪明，很快就get到了。

那么它是否能考虑到研究中的实际因素呢？我问问它。

它没有提到我们经常使用的二氧化碳的传感器，我问问它。

再问问它实验材料的选择吧。

看来，ChatGPT还是有潜力成为高中生做研究的小帮手的！

最后，再看看ChatGPT的学科理解怎么样。

这个是仁者见仁，智者见智的问题了。之前看到报道说ChatGPT通过了谷歌初级程序员的面试，看来它确实有点东西啊。

再考它一题：

Ok，今天我和ChatGPT的对话就先到这里。

喜欢的朋友可以点个关注，下一篇我们来了解一下它对生物学的行业发展怎么看。

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