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这项由香港科技大学（广州）刘帆、韩金东等研究人员领衔的重要研究于2024年10月发表在预印本arXiv平台上，论文编号为arXiv:2510.15280v1。该研究首次系统性地分析了基础模型（Foundation Models，如GPT-4、AlphaFold等）如何正在重塑科学发现的整个过程，提出了一个革命性的观点：我们可能正在见证科学史上第五个范式的诞生。
想象一下，如果有一天你的研究助手不仅能帮你查阅文献、设计实验，还能独立提出假设、进行推理，甚至自主发现新的科学知识，那会是什么样的场景？这听起来像科幻小说，但香港科技大学的研究团队告诉我们，这个未来可能比我们想象的来得更快。
这项研究之所以引人注目，是因为它解决了一个所有科学工作者都在思考的问题：那些越来越强大的AI系统，比如能预测蛋白质结构的AlphaFold，或者能理解和生成复杂文本的GPT-4，究竟只是让我们做科学研究更高效的工具，还是正在从根本上改变科学本身的面貌？
研究团队通过深入分析发现，基础模型的影响力远超我们的预期。它们不仅仅是更先进的计算器或搜索引擎，而是正在成为科学发现过程中的积极参与者。这就好比从使用望远镜观察星空，发展到让望远镜自己思考应该观察哪颗星星，并告诉我们它的发现意味着什么。
这项研究的创新之处在于提出了一个全新的三阶段框架来描述这种转变。研究团队认为，我们正在经历一个渐进的过程：从AI作为科学研究的基础设施支持，到AI成为人类的研究伙伴，最终发展到AI能够独立进行科学发现。这种分析框架为我们理解当前AI在科学中的作用，以及预测未来发展趋势提供了清晰的路线图。
更重要的是，这项研究不仅仅停留在理论分析上，还深入探讨了基础模型在实验科学、理论科学、计算科学和数据科学等传统科学范式中的具体应用。研究团队通过大量实例展示了AI如何在每个领域发挥作用，从实验设计到理论验证，从模型构建到数据分析，AI正在每个环节展现出前所未有的能力。
当然，这种变革也带来了前所未有的挑战。研究团队坦率地指出了AI参与科学发现可能带来的风险，包括偏见传播、错误信息生成、科学透明度下降以及学术责任归属等问题。这些都是我们在拥抱AI科学时代时必须认真考虑的问题。
这项研究的影响可能是深远的。它不仅为科学界提供了理解AI角色演变的新视角，也为政策制定者、技术开发者和普通公众理解AI与科学关系的未来发展提供了重要参考。如果研究团队的预测成真，我们可能正在见证科学史上一个新时代的开端，一个人类智慧与人工智能协同探索未知世界的时代。
一、从工具到伙伴：AI在科学中的三重身份转换
科学发现的历史就像一部不断更新换代的工具书。从伽利略用望远镜观察天空，到牛顿用数学描述物理定律，再到现代科学家用超级计算机模拟复杂系统，每一次工具的革新都带来了科学认知的飞跃。但研究团队发现，基础模型带来的变化可能比历史上任何一次工具革命都要深刻。
研究团队提出的三阶段框架就像描述一个AI助手从实习生成长为资深科学家的过程。在第一阶段，也就是"元科学整合阶段"，AI就像一个非常能干的研究助手。它能帮你整理文献、处理数据、自动化一些重复性工作，但所有的决策和创意仍然来自人类科学家。这个阶段的AI就像一个智能化的实验室管理系统，让科研工作变得更高效，但不会改变科学研究的基本逻辑。
当AI发展到第二阶段"混合人机协作创造阶段"时，情况就变得有趣了。此时的AI不再满足于被动执行任务，而是开始主动参与到科学思考过程中。它能够提出假设、参与实验设计、协助数据分析和结果解释。这就好比你原来的实习生助手突然变得很有想法，不仅能完成你交代的任务，还能主动提出改进建议，甚至在某些专业问题上给出比你更好的解决方案。
最激动人心的是第三阶段"自主科学发现阶段"。在这个阶段，AI已经不需要人类的指导就能独立进行科学研究。它能自主发现问题、设计实验、分析结果、得出结论，甚至能挑战现有理论、提出新的科学假说。这就像你的助手已经成长为一个独当一面的科学家，能够独立承担整个研究项目，并产生原创性的科学发现。
研究团队指出，这种转变的关键在于AI系统自主性的逐步增强。在第一阶段，AI的自主性很低，完全按照人类的指令工作。到了第二阶段，AI具备了中等程度的自主性，能在人类设定的框架内进行创造性工作。而在第三阶段，AI拥有高度自主性，能够自主设定研究目标和探索方向。
这种自主性的提升伴随着AI任务范围的扩展。最初，AI只能处理单一的、明确定义的任务，比如图像识别或文本翻译。但随着能力的增强，AI开始能够处理跨领域的复杂任务，甚至能够端到端地完成整个科学研究流程。
研究团队特别强调，这种转变对科学本身的影响是革命性的。在传统科学中，知识的生产和验证完全依赖人类的认知能力。但当AI成为科学发现的主体时，我们可能需要重新思考什么是科学知识，如何验证AI产生的科学发现，以及如何确保这些发现的可靠性和有效性。
二、传统科学范式的AI革命
科学发展历史上有四个经典的研究范式，就像四种不同的探索世界的方式。研究团队详细分析了基础模型如何在每个范式中发挥作用，展现出AI技术的惊人适应性和创新潜力。
实验驱动的科学范式强调通过控制实验来验证假设，就像厨师通过调整配方来找到最佳口味。传统的实验设计往往受限于人类的经验和直觉，而且在面对大量变量组合时容易陷入效率瓶颈。基础模型的介入就像给厨师配备了一个超级智能的助手，这个助手不仅记住了所有可能的配方组合，还能预测哪种组合最有可能成功。
在实验设计方面，基础模型能够处理传统方法难以应对的高维优化问题。研究团队举例说明，在分子和材料发现领域，AI可以作为贝叶斯优化的先验知识来源，大大加速收敛过程。这就好比在寻找最佳配方时，AI已经预先学习了化学反应的基本规律，因此能更快地锁定有希望的方向。
更令人兴奋的是AI在物理实验执行中的应用。现代实验室正在见证一场自动化革命，基础模型不仅能生成控制仪器的代码，还能实时调整实验参数。研究团队提到的CLAIRify系统就像一个多才多艺的实验室管家，它能理解自然语言指令，控制机器人执行复杂的实验操作，甚至在出现错误时自动纠正。
理论驱动的科学范式追求用数学公式和概念框架来解释自然现象，就像诗人用韵律和意象来表达情感。传统的理论构建高度依赖科学家的洞察力和创造性思维，这个过程往往缓慢且充满不确定性。基础模型的参与就像给理论家配备了一个能够快速浏览所有相关文献、识别模式并提出新颖假设的智能合作者。
在假设生成方面，AI展现出了超越人类的组合能力。研究团队介绍的KG-CoI系统能够利用知识图谱来指导假设形成，确保提出的假设既新颖又具有可验证性。这就好比AI不是随机地猜测，而是在已有知识的基础上进行有根据的推理和预测。
理论验证环节更是AI大显身手的舞台。传统的形式化推理需要大量的人工验证，而现代的神经符号系统能够将大语言模型与符号逻辑求解器结合，在保持形式严谨性的同时大大提高效率。研究团队提到的Logic-LM系统就像一个既具备直觉又严格遵循逻辑的推理专家。
计算驱动的科学范式通过数学建模和数值模拟来探索复杂系统，就像建筑师用模型来预测建筑的性能。传统的计算科学面临着两个主要挑战：模型构建需要大量专业知识，而求解复杂方程往往需要巨大的计算资源。基础模型的出现为这两个问题都提供了新的解决方案。
在模型构建方面，AI能够自动发现科学方程和算法。研究团队介绍的LLM-SR系统能够将多种输入（包括图表和文本）转换为方程骨架，然后进行进一步细化。更有趣的是FunSearch系统，它将程序合成框架化为语言引导的搜索任务，能够发现全新的算法。
在方程求解方面，神经算子代表了一个重要突破。这些模型能够直接在函数空间上操作，学习从输入条件到偏微分方程解的连续映射。研究团队提到的GraphCast系统在天气预报方面的成功就是一个很好的例子，它能够以更低的计算成本获得与传统数值模型相当甚至更好的预测精度。
数据驱动的科学范式专注于从大规模观测数据中发现模式和规律，就像考古学家从出土文物中重构古代文明的图景。传统的数据分析方法往往局限于单一模态和手工设计的特征，而基础模型的多模态能力和自动特征学习为数据科学开辟了新天地。
在知识发现方面，AI展现出了强大的跨模态整合能力。研究团队介绍的DNABERT系统能够从DNA序列中识别功能元件，而CLIMAX系统则能融合多种气候数据源，学习统一的时空表示。这些系统就像拥有特殊视力的探索者，能够看到人类肉眼无法察觉的数据模式。
在预测建模方面，生成式模型展现出了前所未有的能力。研究团队提到的AlphaFold系列能够以接近实验精度预测蛋白质结构，而RFDiffusion则能设计全新的蛋白质折叠结构。这些成就表明，AI不仅能理解现有的科学知识，还能创造出前所未有的科学成果。
三、跨越边界：AI驱动的科学融合
传统科学研究往往被分割在不同的学科领域中，就像不同的专业厨师各自精通自己的菜系，但很少有机会合作创造融合菜品。现代科学面临的许多重大挑战，比如气候变化、疾病治疗、材料设计等，都需要跨学科的协作和融合。基础模型正在成为连接这些传统上相互隔离领域的桥梁。
研究团队发现，基础模型最令人兴奋的应用之一就是它们能够在不同科学范式之间建立连接。这就好比有了一个通晓多种语言的翻译官，能够让不同领域的专家真正理解彼此的工作，并找到合作的可能性。
以PROSE-FD系统为例，这个系统能够同时处理符号方程模板和空间场数据，在多模态Transformer架构中实现跨领域的泛化。这意味着它既能理解流体力学的数学描述，又能分析实际的流场数据，从而在理论和实验之间建立起直接的桥梁。这种能力就像一个既懂得烹饪理论又有丰富实践经验的大厨，能够在菜谱和实际制作之间自由转换。
潜在神经算子（LNOs）代表了另一种令人兴奋的跨范式整合方式。这些系统将物理算子编码到与几何无关、分辨率不变的潜在空间中，使得正向和逆向问题都能在共享的学习表示中求解。这就好比找到了一种通用的"科学语言"，不同的物理现象都能用这种语言来描述和分析。
最令人印象深刻的可能是Coscientist系统，它展示了AI如何协调端到端的科学工作流程。这个系统能够将高层次的研究目标转换为机器可执行的协议，控制机器人合成实验，并根据实验结果调整后续行动。这就像有了一个既能理解抽象概念又能操作具体设备的万能科学家，能够独立完成从理论构思到实验验证的整个科学研究循环。
这种跨范式的整合能力特别体现在化学领域。现代化学研究需要结合量子力学理论、计算模拟、实验验证和数据分析等多个方面。基础模型能够在这些不同层面之间建立连接，比如从分子结构预测化学性质，从实验数据推断反应机理，从文献知识设计新的合成路线。
研究团队强调，这种融合并不是简单的技术堆叠，而是真正的认知整合。基础模型不仅仅是在不同工具之间切换，而是形成了一种统一的"科学世界观"，能够在不同层次和角度上理解和操作科学知识。这种能力可能预示着未来科学研究方式的根本性变革。
四、挑战与风险：AI科学时代的阴影
就像任何强大的技术一样，基础模型在科学研究中的应用也带来了前所未有的挑战和风险。研究团队坦率地指出了四个主要的风险维度，这些风险随着AI从工具发展为合作者再到自主代理而逐步加剧。
偏见和认知公平性问题就像一个看不见的滤镜，悄悄地影响着AI系统的判断。当前的基础模型主要在英文文献和高影响因子期刊的数据上训练，这意味着它们可能过度代表了西方学术机构和主流研究方向。研究团队举了一个生动的例子：在全球健康建模中，一个主要基于英文文献训练的AI系统可能会系统性地优先考虑2型糖尿病或心血管疾病等在西方语境下研究较多的疾病，而忽视血吸虫病或儿童发育不良等在撒哈拉以南非洲地区更为紧迫但研究相对不足的健康问题。
随着AI从被动工具发展为主动的科学合作者，这种偏见会从简单的信息反映转变为积极的议程设定力量。如果不加以控制，这可能导致科学研究的进一步同质化，边缘化那些已经缺乏代表性的研究领域和观点。
幻觉和科学错误信息的问题更加复杂。虽然基础模型在模式识别方面表现出色，但它们本质上仍然是数据驱动的模式识别器，而不是真正的真理保护者。当AI的角色从任务增强发展到自主假设生成时，产生看似合理但实际上未经验证甚至错误的科学声明的风险会大大增加。
在生物医学领域，AI可能会提出表面上令人信服但缺乏实验基础的新颖机制，可能误导研究方向。在物理学中，它可能生成看起来优雅但实际上违反物理定律的公式。这些错误如果不被及时发现和纠正，可能会像病毒一样在科学文献中传播，造成长期的负面影响。
可重现性和科学透明度的挑战反映了AI系统内在的复杂性。当AI承担越来越多的端到端责任，比如设计实验、运行模拟和解释结果时，它们的决策过程往往变得不透明。这威胁到科学研究的一个基本原则：可重现性。
研究团队指出，如果一个模型生成的化学合成路径缺乏可解释的推导过程，其他研究者就很难验证或改进这个结果。这就好比一个厨师告诉你他做出了美味的菜肴，但拒绝透露具体的食谱和烹饪过程，其他人就无法重现或改进这道菜。
作者身份、责任归属和科学伦理问题随着AI系统自主性的增强变得越来越紧迫。当AI从简单的工具发展为创造性的合作者，甚至是自主的科学代理时，传统的学术责任和信用归属体系面临着根本性的挑战。
如果AI生成了一个核心假设或实验设计，它是否应该被承认为共同作者？如果AI的输出导致了有害后果或错误的科学结论，谁应该承担责任？这些问题在早期阶段可能看起来是边缘性的，但在自主发现阶段就变得至关重要。
研究团队强调，这些风险不是技术发展的副产品，而是需要主动应对的挑战。解决这些问题需要多学科的协作，包括技术改进、政策制定、伦理指导和社会监督等多个层面的努力。
五、通向未来：自主科学发现的路线图
面向未来，研究团队描绘了实现真正自主科学发现的三个关键发展方向。这些方向就像通往科学新世界的三条不同道路，每条路都有其独特的挑战和机遇。
具身科学代理的发展代表着AI从虚拟世界走向物理现实的关键一步。目前的大多数AI系统都局限在数字环境中，就像只能在电脑游戏中练习驾驶的司机。要实现真正的科学自主性，AI需要能够在真实的物理世界中操作，这意味着将抽象推理与真实世界的感知和控制能力相结合。
未来的具身科学代理将被部署在实验室机器人、自动化仪器和数字孪生环境中。这些系统需要能够规划实验、与物理系统交互并迭代改进程序。这种整合对于在科学建模和经验验证之间完成循环至关重要。然而，实现这一目标需要解决高层任务规划与低层控制的整合、真实世界不确定性下的鲁棒性，以及动态实验室环境中的安全性和可解释性等挑战。
闭环科学自主性的实现是从开环协助向真正自主科学的关键转变。当前的科学工作流程通常是开环的：AI协助流程的某些部分，但人类仍然决定下一步行动。向真正自主科学的转变需要闭环系统，在这种系统中，AI能够持续地形成假设、设计和执行实验、分析结果，并基于反馈更新内部模型。
这种能力的发展涉及强化学习规划、推理即规划，以及神经符号代理等多个技术方向。例如，最近的神经符号代理展示了结构化记忆和基于逻辑的推理如何指导分子设计或定理证明。类似地，推理即规划方法和基于强化学习的代理已被应用于自动化科学工作流程，如假设选择和实验排序。
关键挑战在于确保这个循环对嘈杂的观测保持鲁棒，能够适应变化的目标，并与科学有效性保持一致，而不仅仅是奖励最大化。这就好比训练一个研究者不仅要能获得好的实验结果，还要确保这些结果是科学上有意义和可靠的。
持续学习和泛化能力的发展对于AI在科学领域的有效运作至关重要。要在科学领域有效运作，基础模型必须从静态系统过渡到能够随时间积累和完善知识的持续学习者。这需要解决灾难性遗忘和领域漂移等关键挑战。
有前景的方法包括参数高效的在线自适应、记忆增强架构和模块化终身学习框架，允许选择性知识保留和更新。然而，现有方法在实现跨异构任务和模态的鲁棒迁移方面仍然不足。推进持续学习机制将使基础模型能够逐步构建跨领域的桥接表示，促进跨科学语境的类比推理，并在延长期间维持连贯的研究轨迹。
研究团队强调，这些技术发展必须与对AI能力和限制的深入理解相结合。实现真正的自主科学发现不仅仅是技术问题，还涉及重新定义科学实践的基本概念，包括什么构成有效的科学知识、如何确保AI生成发现的可信度，以及如何在人类专业知识和机器能力之间保持适当的平衡。
这种未来愿景既令人兴奋又充满挑战。如果实现，它将标志着科学史上一个新时代的开始，在这个时代中，人类智慧和人工智能将以前所未有的方式协同工作，共同探索自然世界的奥秘。
六、重新定义科学的本质
当我们站在这个科学发展的十字路口时，香港科技大学研究团队提出的三阶段框架不仅仅是对技术发展的预测，更是对科学本质的深刻反思。这项研究让我们意识到，我们可能正在见证科学史上的一个转折点，一个比望远镜的发明、数学的普及或计算机的出现都更加深远的变革。
基础模型的出现正在挑战我们对科学发现过程的传统理解。在过去，科学发现完全依赖于人类的观察、思考和创造力。但当AI系统开始能够独立提出假设、设计实验、分析数据并得出结论时，我们需要重新考虑什么是科学知识，谁可以生产科学知识，以及如何验证和信任这些知识。
这种变革的影响可能远远超出科学界本身。如果AI能够在数小时或数天内完成原本需要人类科学家数月或数年才能完成的研究，那么科学发现的速度将会出现指数级增长。这可能会带来前所未有的技术进步，同时也会对教育体系、就业市场和社会结构产生深远影响。
研究团队特别强调了人机协作的重要性。即使在AI具备高度自主性的未来，人类的作用仍然是不可替代的。人类提供价值判断、伦理考量、创造性洞察和最终的决策权威。这种合作关系就像一个经验丰富的导师与天才学生之间的关系，双方各有所长，相互补充。
从更宏观的角度来看，这项研究揭示了人工智能发展的一个重要趋势：从专用工具向通用智能的演进。基础模型在科学研究中展现出的跨领域能力和自主性，可能预示着人工通用智能（AGI）时代的到来。这种发展不仅会改变科学研究的方式，还可能重新定义人类与知识、与技术、与未来的关系。
当然，这种变革也需要我们保持谨慎和理性。研究团队提出的风险和挑战提醒我们，技术进步必须与伦理考量、社会责任和人文关怀相平衡。我们需要确保AI驱动的科学发现能够造福全人类，而不是加剧现有的不平等或创造新的社会分化。
说到底，这项研究告诉我们的不仅仅是AI在科学中能做什么，更重要的是它让我们思考AI应该做什么，以及我们希望与AI共同创造什么样的科学未来。这种思考本身就是人类独有的能力，也是确保AI发展沿着正确方向前进的关键。
未来的科学可能会是一个人类智慧与人工智能深度融合的时代，在这个时代中，我们不仅能够更快、更准确地发现自然规律，还能够以全新的方式理解和改造我们所生活的世界。这种前景既令人激动，也充满挑战，但无论如何，这都将是人类历史上最激动人心的科学冒险之一。
Q&A
Q1：基础模型在科学研究中的三个发展阶段具体是什么？
A：第一阶段是"元科学整合阶段"，AI作为智能工具协助文献整理、数据处理等任务；第二阶段是"混合人机协作创造阶段"，AI成为积极的研究伙伴，参与假设生成和实验设计；第三阶段是"自主科学发现阶段"，AI能够独立进行完整的科学研究循环，从问题发现到结论得出。
Q2：AI在传统科学范式中都发挥了哪些作用？
A：在实验科学中，AI协助实验设计和自动化执行；在理论科学中，AI参与假设生成和形式化验证；在计算科学中，AI构建科学模型和加速方程求解；在数据科学中，AI进行跨模态知识发现和预测建模。最重要的是，AI正在打破这些范式之间的界限，实现跨领域的科学融合。
Q3：AI参与科学发现会带来哪些风险？
A：主要风险包括偏见和认知不公平、科学错误信息的产生、可重现性和透明度的下降，以及学术责任归属的模糊。随着AI自主性增强，这些风险会逐步加剧，需要通过技术改进、政策制定和伦理监督等多方面措施来应对。
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