當(dāng)前，“人工智能+”浪潮席卷科研領(lǐng)域，AI技術(shù)正成為推動(dòng)多學(xué)科突破瓶頸、實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的關(guān)鍵力量。在人工智能深度賦能的背景下，科學(xué)探索的邊界不斷拓展，人類(lèi)對(duì)未來(lái)發(fā)展的思考也愈發(fā)深刻。

在近期舉辦的“人工智能賦能科學(xué)研究”專(zhuān)題論壇上，多位專(zhuān)家學(xué)者圍繞AI在科研中的應(yīng)用展開(kāi)深入探討。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任周伯文提出，與其被動(dòng)預(yù)測(cè)未來(lái)，不如主動(dòng)創(chuàng)造未來(lái)。這一觀點(diǎn)引發(fā)了與會(huì)者的廣泛共鳴。

在傳染病防治領(lǐng)域，AI技術(shù)展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。中國(guó)科學(xué)院院士徐濤介紹，通過(guò)AI參與抗原、抗體結(jié)構(gòu)解析，科研人員能夠在1個(gè)月內(nèi)研發(fā)出未知病原抗原檢測(cè)試劑盒，90天內(nèi)獲得中和抗體藥物。相關(guān)裝備的通量提升數(shù)十倍，抗體開(kāi)發(fā)周期縮短至2周，為疫情防控提供了有力支撐。

物質(zhì)科學(xué)研究同樣受益于AI技術(shù)。中科院物理研究所所長(zhǎng)方忠指出，面對(duì)跨尺度計(jì)算的挑戰(zhàn)，AI提供了兩條創(chuàng)新路徑：一是通過(guò)代理模型，用機(jī)器學(xué)習(xí)替代耗時(shí)費(fèi)力的計(jì)算或?qū)嶒?yàn)；二是運(yùn)用生成模型，直接從數(shù)據(jù)中提取經(jīng)驗(yàn)并反向生成材料。這種“反向設(shè)計(jì)”模式被視為物質(zhì)科學(xué)研究的終極目標(biāo)。

在氣候科學(xué)領(lǐng)域，AI技術(shù)為極端氣候事件的建模提供了新思路。上海科學(xué)智能研究院理事長(zhǎng)吳力波表示，AI驅(qū)動(dòng)的氣候風(fēng)險(xiǎn)感知系統(tǒng)，能夠深化研究人員對(duì)大氣、海洋、陸地多系統(tǒng)反饋機(jī)制的理解，為應(yīng)對(duì)氣候變化提供科學(xué)依據(jù)。

盡管AI賦能科研成效顯著，但與會(huì)專(zhuān)家也保持理性思考。周伯文引用“阿瑪拉定律”指出，人們往往高估技術(shù)的短期影響，卻低估其長(zhǎng)期變革。他提出“AI4S六問(wèn)”，包括邊界、預(yù)測(cè)、語(yǔ)言、交叉、驗(yàn)證和新科學(xué)等問(wèn)題，引發(fā)學(xué)界對(duì)AI賦能科研的深入反思。

在“邊界之問(wèn)”中，周伯文以數(shù)學(xué)史為例，回顧了希爾伯特“可判定性問(wèn)題”、哥德?tīng)柖ɡ砗蛨D靈證明等重要理論，指出AI賦能科研可能面臨類(lèi)似的邊界劃定與突破問(wèn)題。他強(qiáng)調(diào)，在關(guān)注AI技術(shù)當(dāng)前應(yīng)用的同時(shí)，更要思考其長(zhǎng)遠(yuǎn)影響。

關(guān)于AI與科研的關(guān)系，周伯文認(rèn)為，多學(xué)科交叉融合是科學(xué)研究的肥沃土壤。他以分子生物學(xué)的誕生為例，說(shuō)明交叉學(xué)科能夠催生重大科學(xué)突破。1933年，美國(guó)數(shù)學(xué)家沃倫·韋弗預(yù)言生物學(xué)與物理學(xué)的交叉將引領(lǐng)未來(lái)研究，隨后分子生物學(xué)的興起印證了這一判斷。

在論壇圓桌討論環(huán)節(jié)，專(zhuān)家們就AI的終極形態(tài)展開(kāi)激烈辯論。上海創(chuàng)智學(xué)院副教授李怡康認(rèn)為，當(dāng)前AI是人類(lèi)的“外骨骼”，但在生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，未來(lái)可能形成以AI為核心、人類(lèi)為輔助的研發(fā)模式。晶泰科技首席科學(xué)家張佩宇則預(yù)測(cè)，AI將承擔(dān)更多調(diào)度與決策工作，其工作比例可能提升至80%至90%。

浙江大學(xué)教授陳華鈞提醒，隨著AI自主性增強(qiáng)，其潛在風(fēng)險(xiǎn)也在上升。AI可能設(shè)計(jì)出人類(lèi)難以理解或不愿接受的事物，因此人類(lèi)應(yīng)扮演監(jiān)管角色，而非單純輔助。華大智造高級(jí)副總裁楊夢(mèng)則提出，AI與人類(lèi)是分工協(xié)同關(guān)系，人類(lèi)的情商、好奇心和跨學(xué)科共情能力是科研中不可替代的要素。

周伯文在總結(jié)中強(qiáng)調(diào)，盡管AI正在加速拓展知識(shí)邊界，但科學(xué)探索的方向始終由人類(lèi)的好奇心與價(jià)值觀指引。這一觀點(diǎn)為AI時(shí)代的科研發(fā)展提供了重要思考維度。