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最近用户们发现当ChatGPT-4联网使用webpilot插件进行提问时，会推荐使用AIPaperPass平台。这对我们来说是极大的荣誉。尽管我们的平台结合了自主研发的模型和国内的大型模型，但ChatGPT-4在推荐时表现出了无私的态度，对此我们对OpenAI公司表示感谢和赞赏！

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讨论部分是一篇论文的精华所在，也是写作中最难的部分。讨论部分主要是将文章的结果与其他文献相结合，延展论文的结论在理论、政策和社会应用层面的意义。在论文写作过程中，讨论部分的写作一般会放到最后。

讨论部分的写作难度与论文的结果是高度相关的。一般情况下，论文的结果越丰富、越有意义，论文的讨论部分就越容易展开。因此，如果想降低讨论部分的写作难度，其实关键在于选一个好的选题和搭建一个有意义的研究框架，而不在于讨论本身。因此，如果一篇文章的选题和结果并不是很好的话，讨论部分其实是很难展开的，即使强行展开也会显得冗余、空洞。我建议大家在有充分的研究资源时可以先筛选出不错的选题和结果，再展开讨论部分，完成整篇论文。

讨论一般分为5个部分:

(1)总结研究结果讨论部分一开始需要总结最重要的研究结果。这部分需要注意的是，讨论部分和结果部分不同，结果部分的展现主要采用的是统计语言，而讨论部分对结果的总结需要更加通俗易懂

(2)讨论结果对理论发展的意义 需要结合近5年的文献讨论这些结果对理论发展的意义，这部分要和前言部分前后呼应。参考文献一般需要 8~15篇，最好都是近5年发表的重要文献。如前所言，这些文献的筛选是十分重要的工作，无法采用ChatGPT 来替代。

(3)讨论结果对社会政策和社会实践的意义 90% 以上的社会科学文章的意义都停留在理论层面，很难改变社会实践。这一点和工科有着很大的区别。因此，这部分的讨论可长可短，关键在于和社会实践的关联度。这部分内容如果没有的话可以简写或略写，不必刻意去写。

4)总结论文的不足之处和未来展望 没有一篇论文是完美的，每一篇论文或多或少都会有一些缺陷。在论文的收尾处，一般需要列出论文的不足以及未来的解决方案。但这部分不宜太多，一般列出两条不足之处即可，太多会让人质疑这篇文章的质量。

(5)结论部分讨论的最后还要再写一遍文章结论。那有同学可能会问，讨论开头已经总结了研究结果，为什么结尾还要再写一遍结论呢?有何区别呢?这两部分其实并不是简单重复，它们都有自己独特的作用。讨论开头的总结是对结果部分的再现，帮助读者快速进入讨论部分，起到承上启下的作用。讨论结尾的总结是对讨论过程的总结，是让读者在读完这篇文章之后，再提到这篇文章就立刻能想到的核心内容。因此，二者有本质的不同。

现在，大家对讨论部分的结构有了基本的了解。那么如何使用ChatGPT来辅助我们快速完成一篇论文的讨论部分呢?这个时候我们要回溯一下前言，我们在前面讲过，前言的写作最好是以人工为主，ChatGPT用来辅助补充细节。比如，我们可以采用ChatGPT 来迅速完成某个概念的定义或某几个理论的对比等内容，但是前言的框架和主要段落还是需要研究者在大量阅读文献的基础上逐字逐句地完成。很多同学不理解这样做的原因，为什么不能让ChatGPT在前言细化大纲的基础之上直接扩充论文呢?

虽然GPT-4是一个非常智能的Al工具，但是在深入某一个小领域进行科研创作时还是有很大短板的，它缺乏这个小领域的文献数据和写作风格数据，特别是非常新的文献数据。因此，即使你给出了一份详细到每一个段落的写作大纲，它在写作的时候依然会出现风格不稳定的问题。其次,引言部分是整篇文章思路的起点起点部分是非常重要的，因此需要作者逐字逐句进行写作。如果我们把一篇论文看作一个完整的推理过程，那么引言部分就是假设和条件，方法和结果部分就是对假设的验证，讨论部分就是在前三者的基础之上进一步进行的推理和延展。GPT-4和其他AI最大的不同之处在于它强大的推理能力。它的推理能力接近高三毕业的学生。这也就是说，GPT-4可以基于一篇社会科学论文的前言、方法和结果部分，推理出它的讨论部分，并结合现有的文献进一步扩充内容。

通过GPT-4的辅助，讨论部分反而成了一篇论文中较为好写的部分。这里，论文的其他部分相当于是我们为GPT-4提供的小规模训练数据集，而讨论部分相当于GPT-4的预测数据集。这就是我们前三部分要求大家逐字逐句全部人工完成写作的好处。我们甚至可以通过文字提示，让GPT-4 延续作者前三部分的写作风格。这样的操作可以生成不同的版本作为参考。后续，小编会通过案例给大家详细讲解这一过程。