关于AI for Science的一些观点

我们正身处一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革之中。以大模型与生成式AI为代表的尖端技术，不仅加速着科研进程，更在根本上重塑科学发现的底层逻辑，推动着科学研究范式迈向一个前所未有的新阶段——智能科学范式。这场变革预示着人类探索未知的方式将发生根本性转变。

观点一、人工智能催化科学发现范式的重大变革

科学发现范式的演进历经四个阶段：实验科学（直接观察描述）、理论科学（理论解释预测）、计算科学（计算机模拟）、数据科学（大数据挖掘规律）。前两阶段，人类是绝对主导，其感知与智力是核心限制；后两阶段，计算机成为关键助手，显著加速进程。如今，大模型与生成式AI的崛起，正引领我们进入第五阶段——智能科学范式。在此范式下，AI将在科学发现全流程中扮演关键角色，通过极大扩展感知域与提升智力总量，与人类科学家深度协同，共同加速重大科学突破的产出。

观点二、从辅助工具到主导力量：AI角色的根本性跃迁

AI在科研中的角色正经历质变。传统范式下，AI仅作为提升效率的工具（如数据分析或模拟计算）。而智能科学范式的核心在于：AI将主导科学发现全流程。在无需人类输入创造性劳动的条件下，AI通过智能体协作，自主完成“提出构想、设计实验、形成假设、执行证伪”的闭环。其核心突破点“AI自主证伪能力”，正是确保发现科学有效性的关键，标志着AI从“助手”向“发现主体”的转变。

观点三、通用基座大模型与专业领域模型的协同增效

未来将涌现通晓所有科学领域的全能型AI科学家，它们能打破传统学科壁垒，在数学证明、生物机制、材料设计等不同领域间高效运作。其核心优势在于：一方面，能依据科学研究通用规律（如假设-验证）处理多学科问题；另一方面，通过“自主发掘和验证中间假设”等方式，解决重大跨学科理论难题，这种AI将成为人类集体智慧的全新载体。

观点四、超域感知与创新涌现：AI驱动的科学新边疆

AI具备人类难以企及的“宽广感知域”。大模型智能体可高效探索远超人类认知极限的假设空间，产生“创新度优于人类”的研究思路。其关键在于AI能整合、关联海量跨域知识，突破人类固有的思维定式与信息茧房。这种能力预示着：重大科学发现的首个提出者，可能不再是人类科学家，而是具备超域感知与关联推理能力的AI系统。

观点五、AI幻觉的创造性风险与科学严谨性的根本矛盾是一大挑战

生成式AI的“幻觉”特性构成双刃剑：一方面，其天马行空的联想能力可能催生突破性假设；另一方面，科学发现的严谨性要求与不可控的虚假生成存在本质冲突。现有AI科学家系统在实验验证环节的缺陷，本质是未能有效约束幻觉对科研链条的污染。攻克此矛盾需

三重突破：

• 构建动态纠错机制：强化“自主证伪智能体”权重，对提案和分析进行实时抗幻觉过滤。

• 建立科学事实锚点：以严格验证的知识为生成边界，约束假设空间的盲目扩张。

• 发展可解释性工具：使AI推理透明化，确保“创新灵感”可回溯、可检验。

结语

人工智能正驱动科学发现迈入“智能科学范式”的新纪元。这一范式的核心标志，在于AI从辅助工具跃迁为科学发现全流程的主导者，其关键突破是具备了关键的“自主证伪能力”。通用基座模型与领域模型的深度协同，将催生能够打破学科壁垒的“全能型AI科学家”，使之成为人类集体智慧的新载体。凭借这种强大的整合能力，AI展现出独特的“超域感知”优势，使其能够探索远超人类认知极限的复杂假设空间，从而有望作为重大科学发现的先驱提出者。然而，这一愿景的实现仍面临根本性挑战：生成式AI内在的“创造性幻觉”特质与科学探索必需的严谨性之间存在着深刻矛盾，尤其是当前在实验验证环节存在的明显缺陷，构成了该范式走向成熟的核心障碍。未来，需通过发展动态纠错机制、构建科学事实锚点及提升模型可解释性等方式攻克这一挑战，并在AI主导科学流程与实现自主证伪上取得实质性突破，将不仅突破当前发展的瓶颈，更能充分释放AI驱动科学发现的巨大潜力。展望未来，当“全能型AI科学家”能够跨越学科鸿沟，以超域智慧自主探索未知之时，人类认知边疆的拓展将迎来前所未有的加速度。