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界面新闻记者 | 查(cha)沁君
界面新闻编辑 | 文姝(shu)琪
界面新闻记者 | 查(cha)沁君
界面新闻编辑 | 文姝(shu)琪
“‘赋(fu)能’这个词低估了人工智(zhi)能对科学的影响。就(jiu)科学而言(yan)，人工智(zhi)能不是(shi)一次简单的工具革(ge)命，而是(shi)科学革(ge)命的工具，或者说(shuo)是(shi)具有革(ge)命性的工具。”
在2月19日举(ju)行的世界互联网(wang)大会“人工智(zhi)能赋(fu)能科学研究”（AI For Science）研讨会上，世界互联网(wang)大会人工智(zhi)能专业委员会首(shou)席主任委员、中国工程(cheng)院院士(shi)、之江实(shi)验室主任王坚提到上述观点。
王坚坦言(yan)，过(guo)去几年他不敢直接(jie)表达这个观点，而十天前，当麻省理工学院（MIT）的几位学者看到中国带来的变化后，他们意识到，中国不只是(shi)一家公司（或有钱的公司）能做出好的基础模型，这对大家是(shi)很大的鼓舞。人工智(zhi)能已成为通用语言(yan)，将打破学科壁(bi)垒，所以它不只是(shi)简单的赋(fu)能，可能是(shi)一种新的范式。
王坚表示，科学研究的第一、第二范式都已经(jing)在科研中广泛(fan)验证，第三范式即计算机被引入，基本是(shi)计算机模拟阶段；而第四范式，即由数据驱动的范式从未形成过(guo)；关于第五范式的说(shuo)法(fa)不一，但普遍(bian)认为第五范式与人工智(zhi)能有关系(xi)，这已形成共识。
会上，王坚还(hai)强调了科研资源开放的重要性。大模型时代的开源实(shi)际上是(shi)资源开放，科学研究需要公共产品。当数学、人工智(zhi)能和工程(cheng)学等都很好地结合时，面向全世界的公共科学研究的公共产品就(jiu)会出现。这个公共产品不再像过(guo)去那样只被少数几个科学家所拥有，而是(shi)成为大家都能使用的工具。
发(fa)展至今，AI for Science（AI4S）的概念(nian)已逐(zhu)渐被更多人了解。尤其是(shi)去年10月，2024年诺贝尔(er)物理学奖和化学奖相继颁给在人工智(zhi)能与基础科学交叉领域(yu)实(shi)现重大突破的科学家，标志着人工智(zhi)能在科学研究中的重要地位得到了认可。
人工智(zhi)能正在引发(fa)一场从科研范式、科研方法(fa)到应用场景的系(xi)统性的变革(ge)。
例如，在生物药领域(yu)理解多种药物相互作用产生的复杂影响，在气象分(fen)析领域(yu)处理长(chang)时间跨度的海量气象信(xin)息等等，为科研人员提供了全新视(shi)角和分(fen)析工具，推动科研方向向智(zhi)能化数据驱动转变。
再比如，中山(shan)大学与阿里云合作研究，利用云计算与AI技术(shu)发(fa)现了180个超群、16万余种全新RNA病毒，是(shi)已知病毒种类的近30倍，大幅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。
除此(ci)之外，阿里巴巴集团副总裁、大数据和智(zhi)能实(shi)验室负责人叶杰平提到，阿里云还(hai)服务了中科院国家天文台(tai)、FAST望远镜数据上云、复旦大学科研智(zhi)算平台(tai)等多个重大科研项目。
叶杰平表示，相比20年前、10年前、甚至5年前，现在AI大模型在整个科研流程(cheng)方面都可以发(fa)挥非常大的价值。预计如果AI模型能力(li)持续提升，科学家做科研的方式会发(fa)生深(shen)刻的变革(ge)。
“AI4S的能力(li)在于有一个非常强的超高纬度数据拟合能力(li)。”中国新一代人工智(zhi)能发(fa)展战略(lue)研究院执行院长(chang)龚克提到，科学的第一范式是(shi)靠观察，并在此(ci)基础上形成定理，其实(shi)就(jiu)是(shi)通过(guo)观察数据拟合出自然界规(gui)律。
但要在高维空间中做拟合非常难(nan)，甚至无(wu)法(fa)表达，而现在高度复杂的神经(jing)网(wang)络能表达大量数据中真实(shi)世界的高维度特性。另外，做数据处理时，从微(wei)观到宏观的跨尺度数据处理非常困难(nan)，而人工智(zhi)能也做到了。
在龚克看来，归根结底，这些体现的是(shi)AI的学习能力(li)。人工智(zhi)能自从走上机器学习这条路，就(jiu)越走越通，因为学习是(shi)智(zhi)能的本质(zhi)所在。同时，人工智(zhi)能还(hai)具有通用性，它不是(shi)一个领域(yu)的工具，而是(shi)涉及所有领域(yu)的工具，可以带来革(ge)命性变化的工具。
龚克建议，要继续提升AI4S本身的能力(li)，特别要增强模型的可解释性和透明度，并且共同制定标准和规(gui)范。
与此(ci)同时，应促进资源共享，加强跨学科、跨行业的交流合作，来开发(fa)开源的、开放的科学创新模式；此(ci)外还(hai)要提升研究者有道德(de)负责任运用AI4S的能力(li)，恪守科研诚信(xin)。
“AI4S虽然具有挑(tiao)战性，但与“AI＋X”的其他领域(yu)相比，相对更容易取得确定的成果。”专委会副主任委员、产业推进计划牵头人，欧洲科学院外籍院士(shi)，清(qing)华大学人工智(zhi)能研究院常务副院长(chang)孙茂松表示，AI4S的对象是(shi)存(cun)在不变规(gui)律的自然科学，这正适合人工智(zhi)能处理。相比之下(xia)，应用于社会科学等其他领域(yu)反而更困难(nan)。
例如小分(fen)子、大分(fen)子结构是(shi)固(gu)定的，所以人工智(zhi)能在自然科学领域(yu)的应用，尽管本身有难(nan)度，但从性质(zhi)上来说(shuo)是(shi)最容易的，而且由于其与传统方法(fa)不同，使用它一定会取得超出该领域(yu)思维定式的结果。
在应用AI4S时，孙茂松认为有两点要认真审视(shi)：一是(shi)要发(fa)现根节点问题，解决它可能会对该领域(yu)产生根本性变革(ge)，如AlphaFold选择的蛋白质(zhi)结构预测问题；
二是(shi)要确保问题有高度相关的高质(zhi)量数据，且是(shi)人做得不太好的领域(yu)。此(ci)外，参加公开学术(shu)比赛(sai)也是(shi)一条捷径，AlphaFold就(jiu)是(shi)通过(guo)参加学术(shu)比赛(sai)取得第一，从而推动了自身发(fa)展。
孙茂松还(hai)提到AI4S的另一面——Science for AI以及Science in AI。在他看来，目前大模型虽取得了显著成果，但对于其产生能力(li)的机理却尚未明晰，例如DeepSeek在一些中文复杂任务中的表现令人惊叹，可没人能说(shuo)清(qing)背后的原理。
他认为，研究大模型的机理迫在眉睫，“一旦揭示清(qing)楚，可能会推动人工智(zhi)能的大发(fa)展，实(shi)现经(jing)验主义与理性主义的结合，做到小模型、小数据、高效，并且研究大模型对脑科学的发(fa)展也有着巨大的促进作用”。
深(shen)势科技创始人兼CEO孙伟杰在圆桌论坛(tan)中表示，如今在AI4S时代下(xia)，AI可以帮大家更好地处理文献数据，帮助(zhu)我(wo)们整理知识，可以大幅提升计算模拟精度效率，提升实(shi)验室效率。因此(ci)，基于AI4S带来的工程(cheng)体系(xi)变化，毫无(wu)疑问，学校里的科研和教(jiao)学将会发(fa)生很大的改变。
未来，AI4S将会改变科研生产关系(xi)，从而将走向下(xia)一个AI4S时代。
“当前，行业正在从基础能力(li)的快速提升期逐(zhu)步(bu)进入‘挖深(shen)矿’的深(shen)耕阶段。”去年底，在界面新闻财经(jing)年会上，深(shen)势科技药物发(fa)现部联席总裁王冬冬在接(jie)受界面新闻采访时也提到，AI4S将进一步(bu)优化预测设(she)计的精度和复杂度；在大数据驱动和知识图谱辅助(zhu)方面，解决现有数据不足和知识迁移问题，以及产业化与规(gui)模化所面临(lin)的成本、算力(li)、模型可解释性等挑(tiao)战。