“AI 科學家” 正重塑科研業態，人類科學家該如何重新定位？

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越來越多企業、研究所開始展示其利用人工智能取得的優秀科研成果。但此類“AI科學家”系統能成為真正的創新者、探索者嗎？如果它們的確足夠強大，人類科學家又該如何調整自己在實驗室里的位置、在論文稿上的地位？

為論文而生，到實驗中去

那是2025年4月，有一場人工智能大會即將召開。科學家卡爾(Carl)則早已將自己撰寫的4份論文呈遞至大會的同行評審專家組處，希望作品最終被公開展示。經歷了雙盲同行評審后，4篇文章里的3篇順利入圍。

評審專家確信卡爾的成果水平高、亮點足，而他們不知道的是，這3篇論文其實是AI寫的，從一眾人類投稿者中脫穎而出的卡爾是AI系統。(當然，撰文過程有不同程度的人類參與。)研發出卡爾系統的科技企業名為Autoscience Institute，該機構表示，這款模型能加速人工智能領域的研究進程。

時間過去短短一年，像卡爾這樣的“AI科學家”越來越多。比如，美國的非營利性研究所FutureHouse開發了科研智能體羅賓(Robin)、科斯莫斯(Kosmos)；更早些時候，日本AI初創公司Sakana AI也推出過全自動科學發現系統——產品名就叫“AI科學家”。

AI科學家由多個大型語言模型(LLM)整合而成。Autoscience Institute聯合創始人埃利奧特·考恩(Eliot Cowan)表示：不同于聊天機器人，以卡爾為代表的AI科學家被設計用于生成、驗證研究思路并產出科研成果。此類系統能在不同程度上自主梳理文獻、提出假設、開展實驗、分析數據，最終取得創新性的科研發現；而開發者的目標是借助人工智能提高科研效率、擴大科研產出。

至于AI科學家會不會取代人類科學家——企業普遍覺得可能性很小。

不過無論如何，科學研究攜手人工智能的自動化發展趨勢已經引發某些復雜情緒。正如知名學者朱利安·托格利烏斯(Julian Togelius)所言：“你很難不感到不安，因為像提假說、整文獻這些工作，本該是我們做的。”

托格利烏斯既是計算機科學家又是AI研究專家。實際上，有許多像托格利烏斯這樣的AI領域研究者都心懷憂慮，認為AI科學家可能擠占下一代科研人員的發展空間，將大量低質量、不可靠的數據引入科研系統，削弱人們對科學發現的信任度。

英國艾倫·圖靈研究所的學者大衛·萊斯利(David Leslie)則感慨：“科研是一項已經高度成熟且充滿社會性、由人類主導的事業。傳統上的科研實踐與計算系統的運作存在本質區別——人工智能在其中該如何定位？”

“為科學研究帶來無限可能”

過去5年間，AI驅動的自動化系統已助力取得多項重大科研突破。

例如，谷歌DeepMind公司推出的AlphaFold能以高分辨率預測蛋白質三維結構，其運算速度遠非科研人員得實驗速度可比。作為AlphaFold的主要開發者德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)和約翰·江珀(John Jumper)，也憑借在蛋白質結構預測方面的卓越貢獻而收獲2024年諾貝爾化學獎。(詳見：)

萊斯利曾提出所謂“計算弗蘭肯斯坦拼接體”(computational Frankensteins)的概念：對各類生成式AI基礎設施、算法及其他組件做融合，再利用融合后的技術開發應用，嘗試模擬那些復雜、本需人類親身參與的社會實踐，其中包括科學發現過程。

僅2025年一年，就至少有Sakana AI、Autoscience Institute、FutureHouse三家單位高調公布其首批由人工智能生成的科研成果。部分受雇于美國政府的科研人員也開始接納AI：在阿貢國家實驗室、橡樹嶺國家實驗室和勞倫斯伯克利國家實驗室，科學家成功開發出由AI驅動的全自動材料實驗室。

這些人工智能系統和大語言模型一樣，有望被用于整合文獻、挖掘海量數據，進而發現潛在規律。在材料科學領域，AI系統能設計、發現新型材料；在亞原子粒子物理學領域，它們也能幫助人類取得深刻的見解。

萊斯利表示，人工智能系統能以人類不可企及的方式，在數百萬、數十億乃至數萬億個變量間建立關聯。“單是這項能力，就為科研帶來了無限可能。”

舉例來說，FutureHouse開發的羅賓通過對文獻資料的挖掘，發現一種有望治療致盲性病變的候選藥物，還提出了驗證該藥物療效的實驗方案，并完成相關數據分析。

編造風險大，創新力不足

在創造無限可能的對面，是生產科研糟粕的風險。

正如卡內基梅隆大學計算機科學家尼哈爾·沙阿(Nihar Shah)所擔憂的，未來或將有大量質量低下、缺乏創新的AI生成研究充斥學術文獻。當然，沙阿對人工智能助力新發現的前景“總體上更為樂觀”。

值得一提的是，沙阿團隊還測試過兩款輔助科研的AI模型，試圖找出系統的缺陷和不足。一款是Sakana AI的“AI科學家2.0”，另一款是半導體企業AMD與約翰霍普金斯大學合作打造的“智能體實驗室”(Agent Laboratory)系統，其任務是充當科研助理。

在測試中，AI科學家2.0開展某一特定任務時報告了達到95%乃至100%準確率；鑒于研究人員事先向數據集內引入了噪聲，如此準確率顯然不合理。智能體實驗室也存在類似問題，即有時會編造合成數據集用于分析，卻在最終報告里聲稱分析基于原始數據集。

為此，沙阿與同事創建了新算法用以標記這類方法學誤區，比如“分析時只挑選對研究有利的數據集”“選擇性公布陽性結果”等。

另一方面，生成式AI系統存在創新能力不足的問題。

例如，曾有專家判斷聊天機器人GPT-4僅能實現漸進式的科學發現；又如，《科學-免疫學》(Science Immunology)雜志2025年發文稱：盡管AI聊天機器人能準確整合文獻，但至少在疫苗學領域，它們提不出富有洞見的研究假設或實驗方案。

該如何審查、驗證AI產出的成果？

沙阿認為，AI科學家的持續應用并不會導致實驗室中的人類被邊緣化。

“就算機器強大到無與倫比，人類仍有施展才華的天地；當然，目前還難以明確未來人類的角色定位，能參與科研的哪些環節。”

用萊斯利的話說，科學研究一直都是充滿“人性”的事業，由人類的詮釋、構建、探討和探索組成，常常受到科研人員自身的價值觀和偏好的影響。為預測最優答案而生的計算系統則與之截然不同。預測模型本身只負責從博大精深的科學實踐中截取冰山一角。

“要知道，科研實踐的復雜性常常來自制度層面、方法論層面和歷史層面，科研甚至還受限于不公正、歧視等問題——這些問題往往決定誰能從事科研、誰被拒之門外、科學為誰服務、哪些領域長期徘徊不前……”

有些專家認為，AI科學家不會成為替代者，而是科研人員的輔助工具，幫助人類收獲洞見，就像顯微鏡、望遠鏡一樣。

Sakana AI推出初代AI科學家時曾發文稱：“我們認為，人類科學家的作用不會被削弱，反倒會跟隨技術新趨勢而調整角色定位，向科研價值鏈的更高處邁進。”

實際上，如今有許多科研人員都已開始思考自己未來會如何與AI攜手相伴。不過，其中有一項關鍵話題一直被關注，即“如何審查與驗證人工智能產出的研究成果”。

沙阿提議，未來的學術期刊和會議應核查科研過程的日志記錄以及生成的代碼，以此審查AI成果，驗證其真實性，并找出其中的方法學漏洞。

考恩表示，Autoscience Institute等機構正嘗試設計嚴守倫理準則的AI系統，希望人工智能遵循“學術機構的科研人員開展實驗時所需遵循的標準”。

值得一提的是，前文介紹的卡爾被設計者置入了多項準則，包括杜絕虛假署名和剽竊、保證結果的可復現性、不涉及人類受試者或采用敏感數據等。

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