每年的诺贝尔奖都是科学界的一大盛事，获奖的领域往往能够推动科学发展，并带来重大影响。2022年的诺贝尔物理学奖授予了阿兰·阿斯佩克（Alain Aspect）、约翰·克劳泽（John F. Clauser）和安东·泽林格（Anton Zeilinger）三位物理学家，他们因“用纠缠光子进行的实验，证明了贝尔不等式的违反，开创了量子信息科学”而获得此项殊荣。假如您有一个10岁的孩子，觉得量子纠缠听上去非常酷炫，缠着你要解释这项研究的具体内容，相信对于绝大部分非专业的家长来说，都是一项巨大的挑战，但我们可以通过ChatGPT总结归纳其中一位获奖者阿兰·阿斯佩克的论文内容，并尽可能将其改写成10岁孩子能看懂的短文，如下：

我的输入：你是否知道Alain Aspect的论文《实验测试贝尔不等式的违反：用原子级的纠缠光子对》Experimental Test of Bell’s Inequalities Using Time-Varying Analyzers

ChatGPT：是的，我知道Alain Aspect 的论文《实验测试贝尔不等式的违反：用原子级的纠缠光子对》。这是一篇关于实验测试Bell不等式的论文，并证明了量子力学与宇宙的基本物理观念的矛盾。Aspect的实验是第一个证明量子纠缠的有效实验，并且证明了量子力学的不可通俗化性。

我的输入：请用10岁孩子能听懂的语言总结归纳这篇论文的内容

ChatGPT：这篇论文是关于科学家Alain Aspect的一项实验，他试图证明或否定一个叫做Bell不等式的理论。Bell不等式是一个关于物质和能量如何相互作用的理论。Aspect的实验使用了特殊的光子，并证明了Bell不等式是错误的，这意味着物质和能量并不总是按照我们原本想象的那样相互作用。这个实验对我们对物质和能量如何相互作用的理解提出了新的见解。

注意：作为聊天机器人，ChatGPT的回答具有随机性，且答案会随着版本及数据库更新有所不同，您使用同一条提示得到的内容极有可能与本书中所显示的不一致，此为正常现象。一应具体参数，请根据您的实际情况和系统提示进行修正，本条往后将不再提示。

通过上面我与ChatGPT的对话，可以看到AI分别完成了归纳总结、将原文中的概念用更简单的语言重写及翻译成中文三个步骤，而以往这些任务每一步都需要人力完成，大大节省了时间和资源。当然，上面那篇论文的内容对于没有物理学基础的人来说，这些经过提炼的文字可能依然艰涩，那让我们再来看另一个案例，这篇人工智能领域的知名论文，经过AI的精炼，相信已经非常容易够理解。

我的输入：请用10岁孩子能听懂的语言归纳以下这篇论文的内容：”A Few Useful Things to Know About Machine Learning” by Pedro Domingos (2012)

ChatGPT：这篇论文是关于机器学习的一些实用建议。机器学习是一种人工智能技术，让计算机学习并逐步改进自己的表现。作者提供了一些有用的提示，帮助人们更好地使用机器学习技术，例如：

1 学习算法的核心思想，而不是仅仅记住它们的名称。

2 用尽可能多的数据来训练模型，因为数据越多，机器学习的表现越好。

3 确保数据集是有代表性的，这意味着它应该尽可能地包括所有可能的情况。

4 对于每个问题，使用适当的机器学习算法，而不是使用同一种算法来解决所  有问题。

这些提示可以帮助人们更好地理解机器学习，更有效地使用这种技术来解决现实生活中的问题。

编辑/韩世容