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界面新闻记者 | 查沁君
界面新闻编辑 | 文姝琪
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“‘赋能’这个词低(di)估了人工智能对科学的影响(xiang)。就科学而言，人工智能不(bu)是一次简单的工具革命，而是科学革命的工具，或者说是具有革命性的工具。”
在2月19日举行的世界互(hu)联网(wang)大会“人工智能赋能科学研究”（AI For Science）研讨会上，世界互(hu)联网(wang)大会人工智能专业委(wei)员(yuan)会首席主任委(wei)员(yuan)、中国工程(cheng)院院士、之江实验室主任王坚提到上述观(guan)点。
王坚坦言，过去(qu)几年他不(bu)敢直接表达这个观(guan)点，而十天(tian)前，当麻省理工学院（MIT）的几位学者看(kan)到中国带来的变化后，他们意识到，中国不(bu)只是一家公司（或有钱(qian)的公司）能做出好(hao)的基础模型，这对大家是很大的鼓舞。人工智能已成为(wei)通用语言，将打破学科壁垒，所(suo)以(yi)它不(bu)只是简单的赋能，可能是一种新的范式(shi)。
王坚表示，科学研究的第一、第二范式(shi)都已经(jing)在科研中广泛验证，第三范式(shi)即计算机被引入，基本是计算机模拟阶段；而第四范式(shi)，即由数据驱动的范式(shi)从未形成过；关于第五范式(shi)的说法不(bu)一，但普遍认为(wei)第五范式(shi)与人工智能有关系，这已形成共识。
会上，王坚还强调了科研资源开(kai)放的重(zhong)要性。大模型时代的开(kai)源实际上是资源开(kai)放，科学研究需(xu)要公共产品。当数学、人工智能和(he)工程(cheng)学等都很好(hao)地结合时，面向全世界的公共科学研究的公共产品就会出现。这个公共产品不(bu)再像过去(qu)那样(yang)只被少数几个科学家所(suo)拥(yong)有，而是成为(wei)大家都能使用的工具。
发展至今，AI for Science（AI4S）的概念已逐渐(jian)被更多人了解。尤其是去(qu)年10月，2024年诺贝尔物理学奖和(he)化学奖相(xiang)继颁给在人工智能与基础科学交叉领域实现重(zhong)大突破的科学家，标志着人工智能在科学研究中的重(zhong)要地位得到了认可。
人工智能正(zheng)在引发一场从科研范式(shi)、科研方法到应用场景的系统性的变革。
例如，在生物药领域理解多种药物相(xiang)互(hu)作(zuo)用产生的复(fu)杂(za)影响(xiang)，在气象分析(xi)领域处理长时间(jian)跨度(du)的海量气象信息等等，为(wei)科研人员(yuan)提供了全新视角和(he)分析(xi)工具，推动科研方向向智能化数据驱动转变。
再比如，中山大学与阿(a)里云合作(zuo)研究，利用云计算与AI技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍，大幅提升了业界对RNA病毒多样(yang)性和(he)病毒演化历(li)史的认知。
除此之外(wai)，阿(a)里巴巴集团(tuan)副总裁、大数据和(he)智能实验室负(fu)责人叶杰平提到，阿(a)里云还服务(wu)了中科院国家天(tian)文台、FAST望远镜数据上云、复(fu)旦大学科研智算平台等多个重(zhong)大科研项目。
叶杰平表示，相(xiang)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(yi)发挥非(fei)常大的价值。预计如果AI模型能力持续提升，科学家做科研的方式(shi)会发生深刻的变革。
“AI4S的能力在于有一个非(fei)常强的超高纬度(du)数据拟合能力。”中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克提到，科学的第一范式(shi)是靠观(guan)察，并在此基础上形成定理，其实就是通过观(guan)察数据拟合出自然界规律。
但要在高维(wei)空间(jian)中做拟合非(fei)常难(nan)，甚至无法表达，而现在高度(du)复(fu)杂(za)的神经(jing)网(wang)络能表达大量数据中真(zhen)实世界的高维(wei)度(du)特性。另外(wai)，做数据处理时，从微观(guan)到宏观(guan)的跨尺度(du)数据处理非(fei)常困难(nan)，而人工智能也做到了。
在龚克看(kan)来，归根结底，这些体现的是AI的学习能力。人工智能自从走上机器学习这条路，就越走越通，因为(wei)学习是智能的本质所(suo)在。同时，人工智能还具有通用性，它不(bu)是一个领域的工具，而是涉(she)及所(suo)有领域的工具，可以(yi)带来革命性变化的工具。
龚克建议，要继续提升AI4S本身的能力，特别要增强模型的可解释性和(he)透明(ming)度(du)，并且共同制定标准和(he)规范。
与此同时，应促进资源共享，加强跨学科、跨行业的交流合作(zuo)，来开(kai)发开(kai)源的、开(kai)放的科学创新模式(shi)；此外(wai)还要提升研究者有道德负(fu)责任运用AI4S的能力，恪守科研诚信。
“AI4S虽然具有挑战性，但与“AI＋X”的其他领域相(xiang)比，相(xiang)对更容易取得确定的成果。”专委(wei)会副主任委(wei)员(yuan)、产业推进计划(hua)牵头人，欧洲科学院外(wai)籍院士，清华大学人工智能研究院常务(wu)副院长孙茂松(song)表示，AI4S的对象是存在不(bu)变规律的自然科学，这正(zheng)适合人工智能处理。相(xiang)比之下，应用于社会科学等其他领域反而更困难(nan)。
例如小分子、大分子结构(gou)是固(gu)定的，所(suo)以(yi)人工智能在自然科学领域的应用，尽(jin)管本身有难(nan)度(du)，但从性质上来说是最容易的，而且由于其与传统方法不(bu)同，使用它一定会取得超出该领域思维(wei)定式(shi)的结果。
在应用AI4S时，孙茂松(song)认为(wei)有两点要认真(zhen)审视：一是要发现根节点问题，解决它可能会对该领域产生根本性变革，如AlphaFold选择的蛋白质结构(gou)预测(ce)问题；
二是要确保问题有高度(du)相(xiang)关的高质量数据，且是人做得不(bu)太好(hao)的领域。此外(wai)，参加公开(kai)学术比赛也是一条捷径，AlphaFold就是通过参加学术比赛取得第一，从而推动了自身发展。
孙茂松(song)还提到AI4S的另一面——Science for AI以(yi)及Science in AI。在他看(kan)来，目前大模型虽取得了显著成果，但对于其产生能力的机理却尚未明(ming)晰，例如DeepSeek在一些中文复(fu)杂(za)任务(wu)中的表现令人惊叹(tan)，可没人能说清背后的原理。
他认为(wei)，研究大模型的机理迫在眉(mei)睫，“一旦揭示清楚，可能会推动人工智能的大发展，实现经(jing)验主义与理性主义的结合，做到小模型、小数据、高效(xiao)，并且研究大模型对脑科学的发展也有着巨大的促进作(zuo)用”。
深势科技创始人兼(jian)CEO孙伟杰在圆桌论坛中表示，如今在AI4S时代下，AI可以(yi)帮大家更好(hao)地处理文献数据，帮助我们整理知识，可以(yi)大幅提升计算模拟精(jing)度(du)效(xiao)率，提升实验室效(xiao)率。因此，基于AI4S带来的工程(cheng)体系变化，毫无疑问，学校(xiao)里的科研和(he)教(jiao)学将会发生很大的改变。
未来，AI4S将会改变科研生产关系，从而将走向下一个AI4S时代。
“当前，行业正(zheng)在从基础能力的快速提升期逐步进入‘挖(wa)深矿’的深耕阶段。”去(qu)年底，在界面新闻财经(jing)年会上，深势科技药物发现部联席总裁王冬冬在接受界面新闻采访时也提到，AI4S将进一步优化预测(ce)设计的精(jing)度(du)和(he)复(fu)杂(za)度(du)；在大数据驱动和(he)知识图谱辅助方面，解决现有数据不(bu)足和(he)知识迁(qian)移(yi)问题，以(yi)及产业化与规模化所(suo)面临(lin)的成本、算力、模型可解释性等挑战。