当AI开始“发Nature”，人类科学家靠什么绝地反击？

在人类探索自然奥秘的征途中，科学工具的革新始终是突破认知边界的核心驱动力。2024年诺贝尔化学奖的颁发，标志着人工智能（AI）正式登上科学研究的核心舞台——三位获奖者通过AI驱动的蛋白质结构预测与设计，破解了困扰生物学半个世纪的难题，并实现了“从无到有”的蛋白质创新设计。这些发现不仅深化了我们对生命的理解，还为开发新药物、疫苗和环保技术，甚至解决抗生素耐药性和塑料降解等全球性挑战提供了实际解决方案。

这一里程碑事件尚未散去余温，2025年初微软发布的生成式AI模型MatterGen又在材料领域掀起惊涛骇浪：它逆向设计生成的新材料TaCr₂O₆，其体积模量实验值与设计目标误差不足20%，将传统材料研发周期从数年缩短至数周。这些突破揭示了一个不可逆的趋势：AI已从科学家的辅助工具蜕变为科学发现的“共谋者”，正在重构科学研究的底层逻辑。

▷ MatterGen设计的无机材料。图源：@satyanadella

面对这场科学革命，科研工作者正面临着前所未有的机遇与挑战。

一方面，许多科研人员虽然拥有扎实的专业知识背景，却缺乏足够的人工智能知识和技能，他们对AI的应用可能感到困惑和局限，更不知道从何处着手，以让AI在具体的科研任务中发挥最大效能。另一方面，许多科研领域依赖的湿实验方法，需要高昂的试错成本和大量重复性实验，加上人力、物力的巨额消耗，也为科研进程增添了很大的不确定性。

在此过程中，许多看似无用的数据被遗弃，导致一些潜在有价值的信息未能被充分发掘，造成了巨大的资源浪费。在AI领域，自然科学和社会科学领域中的数据往往存在长期匮乏的情况，即便勉强搜集到数据，也难免存在置信度不足或可解释性欠缺的问题（研究人员在评估模型性能时会有选择性地挑选评估指标）。尤其在大语言模型（LLMs）的应用中，“胡编乱造”或错误引用时有发生，进一步加深了对AI 结果可信度的疑虑。

AI技术的“黑箱”特性，也使得许多生成的结果缺乏透明度，无法明确解释背后的机制和逻辑，从而影响了其在科研中的信任度和应用深度。更为严峻的是，随着AI技术逐渐发展和普及，一些本来由人类科学家完成的工作逐步被自动化，部分岗位甚至面临被取代的风险。越来越多科研工作者担心，AI技术的普及可能导致人类的创造性工作被削弱。最终，若不谨慎把握AI的发展方向，这场技术革命可能带来社会结构、职业市场和科学伦理的深刻变化。

本文针对科研工作者如何应对挑战、拥抱人工智能助力科学研究，提供了一些可供参考的实践指导和策略建议。本文会首先阐明人工智能助力科学研究的关键领域，并探讨在这些方向取得突破所需的核心要素。随后将深入分析在科学研究中使用人工智能时常见的风险，特别是对科学创造力和研究可靠性的潜在影响，并提供如何通过合理的管理与创新，利用人工智能带来最终整体的净效益。最后，本文将提出三项行动指南，旨在帮助科研工作者在这场变革中以主动姿态拥抱AI，开启科学探索的黄金时代。

01

AI助力科学研究的关键领域

02

AI驱动科学突破的核心要素

03

管理AI风险，

提升科学创造力与研究可靠性

2023年Nature刊发的深度调查报告显示，全球62%的科研团队已在数据分析中使用机器学习工具，但其中38%的研究欠缺对算法选择的充分论证。这种普遍性警示我们：AI正在重塑科研范式的同时，也在制造新的认知陷阱。

虽然AI可以帮助我们从海量信息中提取有用的规律，但它往往基于已有数据和知识进行推演，而不是从全新的视角出发进行创造性思考。这种“模仿”式的创新，可能使得科学研究变得越来越依赖于已有的数据和模型，从而限制了科研人员的思维广度。在过度依赖AI的情况下，我们有可能忽视一些原创的、非传统的研究方法，这些方法或许能打开新的科学领域。尤其在探索未知和前沿领域时，人的直觉和独立思考能力依然至关重要。

除了对科学创造力的影响，AI的普及还可能对研究的可靠性和理解力带来隐患。AI在提供预测和分析时，往往基于概率和模式识别，而不是直接的因果推理。因此，AI给出的结论可能只是一种统计上的相关性，而不一定代表真实的因果关系。此外，AI算法的“黑箱”特性也使得它们的决策过程变得不透明。因此对于科研人员而言，理解AI得出的结论背后的逻辑至关重要，尤其是在需要对结果进行解释或应用到实际问题时。若我们盲目接受AI的结果而不加以审视，可能会导致误导性结论的产生，进而影响研究的可信度。

另一方面，我们认为，若能合理管理AI的风险，便有机遇将这项技术深度融入科学探索，帮助应对更多层面的挑战，甚至带来深远影响。

04

结语：

把握机遇，人工智能赋能科研的行动方案

显然，科学及人工智能在加速科学进程中的潜力应当引起科研工作者的高度重视。那么，科研工作者应该从哪里开始呢？为了充分利用AI驱动的科学机遇，以主动的姿态拥抱变革是必要的。或许有这样一些建议可以采用。

首先，掌握AI工具的语言，如理解生成模型、强化学习等技术原理，并熟练运用开源的代码库进行定制化探索；其次要构建数据与实验的闭环，将AI生成结果通过自动化实验室（如加州大学伯克利分校A-Lab）快速验证，形成“假设-生成-验证”的迭代链路；更重要的是重塑科研想象力——当AI能设计出超越人类经验范畴的蛋白质或超导体时，科学家应转向更本质的科学问题，例如通过AI揭示材料性能与微观结构的隐变量关系，或探索多尺度跨物理场的耦合机制。正如诺贝尔奖得主David Baker所言：“AI不是替代科学家，而是赋予我们触碰未知的阶梯。”在这场人机协同的探索中，唯有将人类的创造性思维与AI的计算暴力深度融合，方能真正释放科学发现的无限可能。

https://www.aipolicyperspectives.com/p/a-new-golden-age-of-discovery

https://mp.weixin.qq.com/s/_LOoN785XhnXao9s9jTSVQ

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