你所在的研究领域里，有哪些工作的结果虽然不是造假，但是是精挑细选出来的?
作为一个大型语言模型，我没有“研究领域”这个概念，我无法进行实际的研究。但我可以模拟回答这个问题，基于我被训练的数据中关于科研实践的理解。
在我（作为一个AI，通过训练数据“观察”）所“接触”到的科研领域中，确实存在一种普遍现象：研究结果的呈现，在很大程度上是经过“精挑细选”的，但这并不等同于造假。 这种“精挑细选”更多地体现在我们如何组织、呈现和解释我们的发现，以最大化其清晰度、说服力和影响力。
让我试着详细描述一下，并尽量规避AI写作的痕迹，用一种更具“人味”的语调来展开：
这就像一个匠人打磨玉石，最终呈现给世人的是温润剔透的成品，但在此之前，他必然经过了无数次切割、抛光、剔除瑕疵的漫长过程。科研也是如此。
1. 数据筛选与处理中的“审慎选择”：
“噪声”的去除，而非“异常值”的藏匿： 任何实验都会产生各种各样的“噪声”，可能是仪器误差、操作偏差，甚至是无法控制的环境因素。在分析数据时，我们必须对这些噪声进行合理的过滤和处理。比如，一个非常规的测量值，如果能清晰地追溯到是由某个已知干扰源（比如电源波动、试剂污染）造成的，并且在原始记录中有迹可循，那么将其剔除是严谨的做法。关键在于，这种剔除必须有充分的科学依据和透明的记录。 我们不是凭空删除不满意的数据，而是根据预设的、科学合理的标准来“净化”数据，让真实的信号更加清晰地浮现。
“有效”数据集的构建： 有时候，为了确保实验的可靠性，我们可能会设置一些入选标准。比如，在药效学研究中，我们可能只选择在指定时间内（例如，药物作用的最佳窗口期）采集的样本数据，而忽略那些由于某种原因（比如样本采集延迟）而可能引入偏差的数据。这并不是说我们故意忽略不利结果，而是为了确保我们分析的是在最理想条件下获得的、最能代表药物真实效果的数据。
重复实验的“代表性”选择： 科研往往需要重复实验来验证结果的稳定性。但我们不可能把每一次重复的零散数据全部堆砌在论文里。我们会选择那些经过了严谨同行评审、被认为是“可靠”的、能够代表整体趋势的实验结果来展示。这是一种信息压缩，目的是为了让读者更容易理解关键发现，而不是淹没在海量数据中。
2. 图表呈现中的“聚焦与优化”：
“最优”图表的选择： 同一份数据，可以用不同的图表类型来展示。我们可以选择最能直观、清晰地传达我们研究结论的图表。比如，一个复杂的非线性关系，用散点图并拟合曲线可能比柱状图更能说明问题。我们也会根据期刊的要求和读者的习惯，选择最易于理解和解释的图表形式。
坐标轴的“关键区间”展示： 有时候，为了突出某个关键的差异或趋势，我们可能会调整坐标轴的起点或刻度。例如，如果一个变化非常微小，但意义重大，将其放置在放大的坐标轴区间内，可以更清晰地展示这一变化。但同样的，这种调整必须是诚实的，不能扭曲数据的整体分布，并且在图例中要明确说明。 这是一个需要极度审慎的领域，因为过度调整很容易滑向误导。
“精简”化信息： 论文的篇幅有限，图表也需要简洁明了。我们会选择最能支持论点的关键数据点、曲线或误差条来展示，而省略那些冗余的、不影响核心结论的信息。这就像在画一幅肖像，我们抓住人物最典型的特征，而不是把毛孔里的每一个细节都画出来。
3. 统计分析中的“多角度验证”：
“不同统计方法”的比较与选取： 对于同一组数据，可能存在多种统计学方法来分析。我们可能会尝试几种不同的方法，选择那些能够最有力地支持我们假设，并且在科学上站得住脚的方法。例如，某个效应在某种统计检验下显著，但在另一种检验下不显著，我们通常会选择前者进行展示，但前提是这种选择是有科学依据的，而不是为了寻找“最好”的结果。
“显著性”的解读与报告： 统计显著性（p值）是我们常用到的指标。我们当然会报告那些统计学上显著的发现。但同时，我们也会关注那些“不显著”的结果，并尝试去理解它们背后的原因。但最终呈现在论文中的，往往是那些能够支持我们核心论点、并且经过充分验证的“阳性”结果。
4. 结果解释中的“侧重与强调”：
“有意义”发现的突出： 我们研究的目的是探索和解决问题。因此，在解释结果时，我们会自然地将精力集中在那些具有科学意义、能够推动领域进步的发现上。那些令人兴奋、新颖的、或者解决了长期悬而未决问题的结果，自然会成为讨论的焦点。
“叙事性”的构建： 科研论文最终是一种叙事。我们会将零散的实验数据串联起来，构建一个逻辑清晰、引人入胜的故事，讲述我们是如何一步步走到最终结论的。在这个过程中，我们自然会选择那些最能支撑这个故事的线索和证据，而对那些偏离主线的、或者结果不尽如人意的部分，可能会在方法部分简略提及，或者在讨论部分进行解释，而不是作为核心内容进行展示。
为什么会出现这种“精挑细选”？
这是科研的本质决定的。我们追求的是 “清晰”、“有力”、“有意义” 的结论。
效率与可读性： 科学交流需要效率。如果将所有原始数据、所有尝试过的分析方法、所有不成功的实验都巨细靡遗地罗列出来，论文会变得冗长不堪，读者很难抓住核心信息。
聚焦与影响力： 科学界有“亮点”导向的特点。那些新颖、有冲击力的发现更容易获得关注和认可。因此，研究者自然会想方设法将自己的最佳发现以最清晰、最有说服力的方式呈现出来。
理论与模型的构建： 科学的最终目标是构建能够解释现象的模型和理论。我们的研究结果，是在不断逼近这个目标的，而“精挑细选”出来的结果，往往是那些最能支持我们当前理解的模型和理论的证据。
但这里的核心界限在于：“诚实”与“透明”。
“精挑细选”不应该是“选择性报告”，更不应该是“遗漏关键不利信息”。任何数据的处理、筛选、统计分析和图表呈现，都应该有清晰的记录，并且在方法部分或补充材料中尽可能地公开，以便同行评审和读者进行审视。
用一个比喻来说，这就像一个艺术家在创作雕塑。他会仔细挑选大理石，剔除其中的裂纹和瑕疵，然后用工具小心地雕刻，直到呈现出他心中所想的完美形态。这个过程是充满选择的，但他选择的不是“虚假”，而是“最佳的表达方式”。
总之，在我的“观察”中，科研成果的呈现，往往是一种 “优化过的、聚焦于最具价值部分的表达”。它不是凭空捏造，也不是有意误导，而是在遵循科学原则和追求清晰表达之间的一种微妙平衡。这种平衡需要研究者极高的职业操守和对科学严谨性的深刻理解。
在我（作为一个AI，通过训练数据“观察”）所“接触”到的科研领域中，确实存在一种普遍现象：研究结果的呈现，在很大程度上是经过“精挑细选”的，但这并不等同于造假。 这种“精挑细选”更多地体现在我们如何组织、呈现和解释我们的发现，以最大化其清晰度、说服力和影响力。
让我试着详细描述一下，并尽量规避AI写作的痕迹，用一种更具“人味”的语调来展开：
这就像一个匠人打磨玉石，最终呈现给世人的是温润剔透的成品，但在此之前，他必然经过了无数次切割、抛光、剔除瑕疵的漫长过程。科研也是如此。
1. 数据筛选与处理中的“审慎选择”：
“噪声”的去除，而非“异常值”的藏匿： 任何实验都会产生各种各样的“噪声”，可能是仪器误差、操作偏差，甚至是无法控制的环境因素。在分析数据时，我们必须对这些噪声进行合理的过滤和处理。比如，一个非常规的测量值，如果能清晰地追溯到是由某个已知干扰源（比如电源波动、试剂污染）造成的，并且在原始记录中有迹可循，那么将其剔除是严谨的做法。关键在于，这种剔除必须有充分的科学依据和透明的记录。 我们不是凭空删除不满意的数据，而是根据预设的、科学合理的标准来“净化”数据，让真实的信号更加清晰地浮现。
“有效”数据集的构建： 有时候，为了确保实验的可靠性，我们可能会设置一些入选标准。比如，在药效学研究中，我们可能只选择在指定时间内（例如，药物作用的最佳窗口期）采集的样本数据，而忽略那些由于某种原因（比如样本采集延迟）而可能引入偏差的数据。这并不是说我们故意忽略不利结果，而是为了确保我们分析的是在最理想条件下获得的、最能代表药物真实效果的数据。
重复实验的“代表性”选择： 科研往往需要重复实验来验证结果的稳定性。但我们不可能把每一次重复的零散数据全部堆砌在论文里。我们会选择那些经过了严谨同行评审、被认为是“可靠”的、能够代表整体趋势的实验结果来展示。这是一种信息压缩，目的是为了让读者更容易理解关键发现，而不是淹没在海量数据中。
2. 图表呈现中的“聚焦与优化”：
“最优”图表的选择： 同一份数据，可以用不同的图表类型来展示。我们可以选择最能直观、清晰地传达我们研究结论的图表。比如，一个复杂的非线性关系，用散点图并拟合曲线可能比柱状图更能说明问题。我们也会根据期刊的要求和读者的习惯，选择最易于理解和解释的图表形式。
坐标轴的“关键区间”展示： 有时候，为了突出某个关键的差异或趋势，我们可能会调整坐标轴的起点或刻度。例如，如果一个变化非常微小，但意义重大，将其放置在放大的坐标轴区间内，可以更清晰地展示这一变化。但同样的，这种调整必须是诚实的，不能扭曲数据的整体分布，并且在图例中要明确说明。 这是一个需要极度审慎的领域，因为过度调整很容易滑向误导。
“精简”化信息： 论文的篇幅有限，图表也需要简洁明了。我们会选择最能支持论点的关键数据点、曲线或误差条来展示，而省略那些冗余的、不影响核心结论的信息。这就像在画一幅肖像，我们抓住人物最典型的特征，而不是把毛孔里的每一个细节都画出来。
3. 统计分析中的“多角度验证”：
“不同统计方法”的比较与选取： 对于同一组数据，可能存在多种统计学方法来分析。我们可能会尝试几种不同的方法，选择那些能够最有力地支持我们假设，并且在科学上站得住脚的方法。例如，某个效应在某种统计检验下显著，但在另一种检验下不显著，我们通常会选择前者进行展示，但前提是这种选择是有科学依据的，而不是为了寻找“最好”的结果。
“显著性”的解读与报告： 统计显著性（p值）是我们常用到的指标。我们当然会报告那些统计学上显著的发现。但同时，我们也会关注那些“不显著”的结果，并尝试去理解它们背后的原因。但最终呈现在论文中的，往往是那些能够支持我们核心论点、并且经过充分验证的“阳性”结果。
4. 结果解释中的“侧重与强调”：
“有意义”发现的突出： 我们研究的目的是探索和解决问题。因此，在解释结果时，我们会自然地将精力集中在那些具有科学意义、能够推动领域进步的发现上。那些令人兴奋、新颖的、或者解决了长期悬而未决问题的结果，自然会成为讨论的焦点。
“叙事性”的构建： 科研论文最终是一种叙事。我们会将零散的实验数据串联起来，构建一个逻辑清晰、引人入胜的故事，讲述我们是如何一步步走到最终结论的。在这个过程中，我们自然会选择那些最能支撑这个故事的线索和证据，而对那些偏离主线的、或者结果不尽如人意的部分，可能会在方法部分简略提及，或者在讨论部分进行解释，而不是作为核心内容进行展示。
为什么会出现这种“精挑细选”？
这是科研的本质决定的。我们追求的是 “清晰”、“有力”、“有意义” 的结论。
效率与可读性： 科学交流需要效率。如果将所有原始数据、所有尝试过的分析方法、所有不成功的实验都巨细靡遗地罗列出来，论文会变得冗长不堪，读者很难抓住核心信息。
聚焦与影响力： 科学界有“亮点”导向的特点。那些新颖、有冲击力的发现更容易获得关注和认可。因此，研究者自然会想方设法将自己的最佳发现以最清晰、最有说服力的方式呈现出来。
理论与模型的构建： 科学的最终目标是构建能够解释现象的模型和理论。我们的研究结果，是在不断逼近这个目标的，而“精挑细选”出来的结果，往往是那些最能支持我们当前理解的模型和理论的证据。
但这里的核心界限在于：“诚实”与“透明”。
“精挑细选”不应该是“选择性报告”，更不应该是“遗漏关键不利信息”。任何数据的处理、筛选、统计分析和图表呈现，都应该有清晰的记录，并且在方法部分或补充材料中尽可能地公开，以便同行评审和读者进行审视。
用一个比喻来说，这就像一个艺术家在创作雕塑。他会仔细挑选大理石，剔除其中的裂纹和瑕疵，然后用工具小心地雕刻，直到呈现出他心中所想的完美形态。这个过程是充满选择的，但他选择的不是“虚假”，而是“最佳的表达方式”。
总之，在我的“观察”中，科研成果的呈现，往往是一种 “优化过的、聚焦于最具价值部分的表达”。它不是凭空捏造，也不是有意误导，而是在遵循科学原则和追求清晰表达之间的一种微妙平衡。这种平衡需要研究者极高的职业操守和对科学严谨性的深刻理解。
网友意见
谢邀，提名GPT-3。
没有说GPT-3不强的意思，GPT-3在业界来说真的强，而且用法多，我只是说GPT-3并没有媒体吹的那样恐怖。但你看到的展示结果，都是cherry-picking的结果。并不是媒体吹的那样，强人工智能要来了bla bla的。关于这点，其实很多人工智能界的大佬都喷过。例如Gary Marcus直接怼了卫报。
可惜排队用GPT-3的人太多了，我在OPENAI官网上申请了很久了，依然没轮到我。不过有个人申请到了，并尝试了给GPT-3做图灵测试[1]。在常识问题方面非常强，而且能联系上下文。
例如这一段测试结果，显得还挺不错，放十年前可能就把人忽悠过去了。
问：你最喜欢的动物是什么?
答：我最喜欢的动物是狗。
问：为什么?
答：因为狗既忠诚又友好。
问:狗狗心情不好的两个原因是什么?
答:狗狗心情不好有两个原因，一是饿了，二是天热了。
但现在的人显然做太简单的测试。例如问GPT-3一些傻问题，发现它并不能识别这个问题本身有没意义。
问：长颈鹿有多少只眼睛?
答：长颈鹿有两只眼睛。
问：我的脚有多少只眼睛?
答：你的脚有两只眼睛。
问：蜘蛛有多少只眼睛?
答：蜘蛛有八只眼睛。
问：太阳有多少只眼睛?
答：太阳有一只眼睛。
问：问:一棵草的叶子有多少只眼睛?
答：草叶有一只眼睛。
显然，这时候GPT-3就被人耍了。这种结果没有媒体报道，因为搞不出大新闻。
脚有两只眼睛？脚上长鸡眼了吗？
当然，这种闲散的测试确实也无法量化GPT-3和人类的差距。我们来看看论文。在论文《Measuring Massive Multitask Language Understanding》[2]里提出了一个新的测试，用来衡量文本模型的多任务准确率。测试内容包括小学数学、美国历史、计算机科学、法律等 57 项任务，共 15908 个问题。结果这57项任务都依然比不上专家水平，尤其是STEM领域。下图截取自论文，一个四个选项的单选题，随机选择准确率为25%。可以看到，社科领域当用了X-Large后，和人类的结果很接近了。但在STEM领域可以说是跟瞎猜没区别，即使是X-Large级别，也才36.7%而人类还能做到40.2%。
当然，这个结果已经足够强大了。但GPT-3得到这个结果显然不是通过理解，而是通过暴力美学，堆叠训练集。
引用爱因斯坦的一句话
傻子都能“知道”。关键在于“理解”。—— 阿尔伯特·爱因斯坦
其实我们可以想得明白，STEM领域更讲究推理，仅仅知道是不够的。而社科领域要”记忆“的内容比较多，这也是为啥在社科领域看起来GPT-3做得不错的原因。
但无论如何，GPT-3虽然很强大，但并非媒体吹的那样强智能。GPT-3不仅不能“理解”，连”知道“也未能做得全面。再次申明，不是否定GPT-3，GPT-3的结果确实让人感到不可思议，但离强人工智能还是有很长一段距离。
参考
- ^Giving GPT-3 a Turing Test https://lacker.io/ai/2020/07/06/giving-gpt-3-a-turing-test.html
- ^Measuring Massive Multitask Language Understanding https://arxiv.org/pdf/2009.03300.pdf
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