基于预训练大语言模型的人智协同城市科学研究展望
人机交互
2023-05-22 v1
摘要
预训练大语言模型（PLMs）有望通过内容生成、信息抽取、辅助编程、文本分类及其他技术进展来支持城市科学研究。在本研究中，我们探讨了 PLMs 在城市科学研究中的机遇、挑战与前景。具体而言，我们通过使用 ChatGPT 的七个示例，讨论了 PLMs 在城市机构、城市空间、城市信息及市民行为研究中的潜在应用。我们还从技术与社会两个视角审视了 PLMs 在城市科学研究中面临的挑战。随后提出了 PLMs 在城市科学研究中应用的前景。我们发现，PLMs 能有效辅助理解城市科学中的复杂概念、促进城市空间形态识别、协助灾害监测并感知公众情绪。但与此同时，PLMs 在城市科学研究中的应用面临明显威胁，如技术局限、安全、隐私与社会偏见。基于领域知识与人智协同的基础模型开发，或有助于改进 PLMs 以在未来支持城市科学研究。
引用
@article{arxiv.2305.11418,
title = {Towards Human-AI Collaborative Urban Science Research Enabled by Pre-trained Large Language Models},
author = {Jiayi Fu and Haoying Han and Xing Su and Chao Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.11418},
year = {2023}
}