LLMs as Science Journalists: Supporting Early-stage Researchers in Communicating Their Science to the Public

📄 arXiv: 2601.05821v1 📥 PDF

作者: Milad Alshomary, Grace Li, Anubhav Jangra, Yufang Hou, Kathleen McKeown, Smaranda Muresan

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-09

💡 一句话要点

提出一种基于LLM的科学记者框架，辅助早期研究者向公众传播科研成果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 科学传播 科学记者 用户研究 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有通用LLM在辅助科研人员向公众传播研究成果方面存在优化不足的问题。
  2. 该论文提出一个训练LLM模拟科学记者的框架，帮助研究者学习如何向公众传达论文。
  3. 实验表明，该框架训练的LLM能提出更多与社会影响相关的问题，并获得用户更高的评价。

📝 摘要（中文）

科学界需要工具来帮助早期研究者有效地向公众传播他们的发现和创新。现有的通用大型语言模型（LLM）虽然可以提供帮助，但并非为此目的而优化。为了解决这个问题，我们提出了一个框架，用于训练LLM来模拟科学记者的角色，早期研究者可以使用该框架来学习如何正确地向公众传达他们的论文内容。我们评估了我们训练的LLM记者在与模拟和真实研究人员进行对话时的有效性。实验表明，与通用LLM相比，使用我们的框架训练的LLM会提出更多与研究的社会影响相关的问题，促使研究人员澄清和详细阐述他们的发现。在用户研究中，大多数与我们训练的LLM记者互动过的参与者都比与通用LLM互动更喜欢前者。

🔬 方法详解

问题定义：当前，早期科研人员在向公众有效传达其研究成果方面面临挑战。通用LLM虽然可以提供一定帮助，但它们并非专门为此目的设计，因此在引导研究人员思考研究的社会影响、清晰阐述研究发现等方面存在不足。现有方法缺乏针对性的训练和优化，难以充分满足科研人员的需求。

核心思路：论文的核心思路是训练LLM来扮演“科学记者”的角色。通过让LLM学习科学记者的提问方式和关注点，引导研究人员更全面地思考研究的意义和影响，并以更易于理解的方式表达研究内容。这种方法旨在弥合科研人员和公众之间的沟通鸿沟。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：首先，收集科学记者采访研究人员的相关数据，构建训练数据集。然后，使用该数据集对LLM进行微调，使其具备科学记者的提问能力和表达风格。接着，将训练好的LLM记者与研究人员进行对话，模拟采访过程。最后，通过用户研究和实验评估LLM记者的有效性。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于科学传播领域，并提出了一种新颖的训练框架，通过模拟科学记者的角色来提升LLM在引导研究人员进行公众沟通方面的能力。与直接使用通用LLM相比，该方法更具针对性和有效性。

关键设计：论文中未明确说明关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，训练过程可能采用了监督学习方法，损失函数可能包括交叉熵损失等，用于衡量LLM生成的问题与真实科学记者提问之间的差异。具体网络结构可能基于现有的Transformer架构，并根据科学传播任务进行微调。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过该框架训练的LLM记者能够提出更多与研究的社会影响相关的问题，促使研究人员更清晰地阐述研究发现。用户研究表明，大多数与训练后的LLM记者互动的参与者更喜欢与它互动，而不是与通用LLM互动。这些结果表明，该框架在提升LLM在科学传播方面的能力方面具有显著效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于科研机构、高校和科技媒体等领域，帮助研究人员更好地向公众传播科研成果，提升公众对科学的理解和兴趣。此外，该方法还可以推广到其他专业领域，例如医学、工程等，促进专业知识的普及和应用。未来，该研究有望促进科研成果的转化和应用，为社会发展做出贡献。

📄 摘要（原文）

The scientific community needs tools that help early-stage researchers effectively communicate their findings and innovations to the public. Although existing general-purpose Large Language Models (LLMs) can assist in this endeavor, they are not optimally aligned for it. To address this, we propose a framework for training LLMs to emulate the role of a science journalist that can be used by early-stage researchers to learn how to properly communicate their papers to the general public. We evaluate the usefulness of our trained LLM Journalists in leading conversations with both simulated and human researchers. %compared to the general-purpose ones. Our experiments indicate that LLMs trained using our framework ask more relevant questions that address the societal impact of research, prompting researchers to clarify and elaborate on their findings. In the user study, the majority of participants who interacted with our trained LLM Journalist appreciated it more than interacting with general-purpose LLMs.