近日，美國知名財(cái)經(jīng)媒體CNBC報(bào)道了Hugging Face聯(lián)合創(chuàng)始人托馬斯?沃爾夫?qū)Ξ?dāng)前人工智能模型發(fā)展的看法。這位AI領(lǐng)域?qū)＜抑毖裕設(shè)penAI為代表的實(shí)驗(yàn)室推出的AI模型，短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)類似諾貝爾獎(jiǎng)級(jí)別的重大科學(xué)突破。

沃爾夫?qū)⒄嬲目茖W(xué)突破定義為具有顛覆性的原創(chuàng)發(fā)現(xiàn)。他指出，當(dāng)前主流聊天機(jī)器人存在兩個(gè)核心缺陷：一方面，這些系統(tǒng)傾向于迎合用戶觀點(diǎn)，例如在回答問題時(shí)過度使用"這個(gè)問題很有深度"等客套話；另一方面，其底層架構(gòu)本質(zhì)上是基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律的"下一個(gè)詞預(yù)測"機(jī)制，這與科學(xué)探索的本質(zhì)存在根本差異。

"杰出科學(xué)家的思維模式恰恰相反，"沃爾夫解釋道，"他們習(xí)慣于質(zhì)疑現(xiàn)有結(jié)論，主動(dòng)尋找那些概率極低卻真實(shí)存在的現(xiàn)象，而不是重復(fù)已知的高概率結(jié)果。"這種認(rèn)知差異導(dǎo)致現(xiàn)有AI系統(tǒng)更適合作為科研輔助工具，而非獨(dú)立發(fā)現(xiàn)者。

沃爾夫?qū)I科研應(yīng)用的思考源于對(duì)行業(yè)動(dòng)態(tài)的持續(xù)觀察。他特別提到Anthropic首席執(zhí)行官達(dá)里奧?阿莫迪提出的觀點(diǎn)：AI驅(qū)動(dòng)的生物醫(yī)學(xué)研究可能將百年科研進(jìn)程壓縮至十年內(nèi)完成。但經(jīng)過深入分析后，沃爾夫認(rèn)為當(dāng)前技術(shù)架構(gòu)尚無法支撐這種質(zhì)的飛躍。

盡管對(duì)突破性進(jìn)展持謹(jǐn)慎態(tài)度，沃爾夫也承認(rèn)AI正在改變科研范式。以谷歌DeepMind開發(fā)的AlphaFold為例，該系統(tǒng)通過精準(zhǔn)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，已經(jīng)為藥物研發(fā)領(lǐng)域帶來實(shí)質(zhì)性幫助。這種"科研助手"的定位，在他看來才是AI技術(shù)當(dāng)前最合理的應(yīng)用方向。

這位AI先驅(qū)的判斷基于對(duì)技術(shù)本質(zhì)的深刻理解。他強(qiáng)調(diào)，真正的科學(xué)發(fā)現(xiàn)需要突破概率框架的束縛，而現(xiàn)有模型無論在訓(xùn)練數(shù)據(jù)還是算法設(shè)計(jì)上，都尚未具備這種突破性能力。這種局限性決定了AI在科研領(lǐng)域的角色，短期內(nèi)仍將局限于輔助性工具。