大语言模型和生成式人工智能工具在COMAP竞赛中应用的规则

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本规则制定的原因是大语言模型（LLM）和生成式人工智能辅助技术的兴起，旨在为团队、指导老师和评审专家提供更大的透明度和指导，适用于选手在竞赛中的各个方面，包括研究思路、模型的建立、代码的创建，以及论文撰写。由于这些新兴技术正在迅速发展，COMAP会陆续完善本规则。

团队必须公开和诚实地使用人工智能工具。团队及其提交的文件越透明，他们的工作就越有可能得到他人的充分信任、赞赏和正确使用。这些披露有助于理解智力工作的发展，并对它贡献给予适当承认。如果没有对人工智能工具的作用进行公开明确的引用和参考，有问题的段落和作品将更有可能被认定为抄袭并被取消资格。

尽管允许负责任地使用人工智能工具，但解决竞赛中的问题不需要使用它们。COMAP认识到LLM和生成式人工智能作为生产力工具的价值，可以在论文写作中帮助团队提供初步想法，例如，在总结、转述、润饰等时候。在模型开发中，有许多任务需要人类的创造力和团队合作，依赖人工智能工具会带来风险。因此，我们建议谨慎将这些技术用于模型选择和构建、协助创建代码、解释模型的数据和结果，以及得出科学结论等任务。

值得注意的是，LLM和生成人工智能具有局限性，无法取代人类的创造力和批判性思维。COMAP建议团队在选择使用LLM时要注意以下风险：

l 客观性：之前发布的包含种族主义、性别歧视或其他偏见的内容可能会出现在LLM生成的文本中，并且一些重要观点可能无法表达。

l 准确性：LLM可能会“产生幻觉”，即产生虚假内容，尤其是在其领域之外使用或处理复杂或模棱两可的主题时。它们可以生成语言上通顺但科学上不可信的内容，可以把事实搞错，而且已经被发现可以生成不存在的引用。一些LLM只接受特定日期之前发布的内容的训练，因此出现不完整的描述。

l 语境理解：LLM无法将人类的理解应用于文本的语境，尤其是在处理习语、讽刺、幽默或隐喻语言时。这可能会导致生成的内容出现错误或误解。

l 训练数据：LLM需要大量高质量的训练数据才能实现最佳性能。然而，在某些领域或语言中，这些数据可能不容易获得，从而限制了结果的有用性。

使用指引

团队如使用了LLM或和生成式人工智能辅助技术时，应当以下规则：

1. 在报告中明确说明LLM或其他人工智能工具的使用情况，包括使用了哪个模型以及用于什么目的。请在使用处标注，并在参考文献列出所有使用的人工智能工具。另外，在25页的解决方案后附上人工智能使用报告（参见下方“引用和参考指南”）。

2. 验证内容的准确性、有效性和适当性以及语言模型产生的任何引用，并更正任何错误或不一致之处。

3. 提供引文和参考文献：仔细检查引文，以确保它们是准确的，并被正确引用。

4. 要意识到抄袭的可能性，因为LLM可能会复制其他来源的大量文本。检查原始资料，确保你没有抄袭别人的作品。

当COMAP发现论文中可能使用此类工具但未声明时，将采取适当行动。

引用和参考指南

仔细考虑如何记录和引用团队可能选择使用的任何工具，可以采用各种方式标注人工智能工具的引用和参考。必须在使用处进行标注，并在25页解决方案的参考文献部分列出所有使用的人工智能工具。

无论团队是否选择使用人工智能工具，主要解决方案报告仍限于25页。如果团队选择使用人工智能，请在您的报告结束后添加一个新的部分，标题为“Report on Use of AI”。此新部分没有页面限制，不会被视为25页解决方案的一部分。

示例（仅供参考——根据你的情况调整这些示例）：

Report on Use of AI

1. OpenAI ChatGPT (Nov 5, 2023 version, ChatGPT-4,)

Query1: Output:

2. OpenAI Ernie (Nov 5, 2023 version, Ernie 4.0)

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3. Github CoPilot (Feb 3, 2024 version)

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4. Google Bard (Feb 2, 2024 version)

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