人工智能从方法和性质两个方面改变科学研究

人工智能（AI）所具备的数据分析和模式识别能力为推进科学研究、科学发现提供了重要机会。目前，AI的应用遍及所有STEM领域。在物理科学中，人工智能正被用于从积累的数据流中快速提取有用信息，从大规模数据集中识别模式，建模物理实验等；在健康科学（如医学，牙科，兽医）中，它被用作一种技术来帮助疾病检测和预测，支持临床决策等；在生命科学中，它被用于分析传感器的数据，预测蛋白质的3D结构等。英国皇家学会近期发布研究报告认为，人工智能对于科学研究的变革性影响主要体现在两个方面：一是对科学研究的具体方法的改变，二是对科学研究的性质的改变。

一、人工智能对科学研究具体方法的变革性影响

人工智能的快速发展正深刻改变科学研究的方法，主要体现在提升任务效率、重塑知识生成过程和启用新的发现机制。AI通过以下六个方面推动了科学研究方法的变革：

1. 推动数据分析与知识生成

深度学习通过自动提取和学习数据特征，处理大规模数据并识别模式，超越了传统线性模型。在医疗健康和气候科学等领域，深度学习已广泛应用，帮助疾病检测、药物发现和气候预测。谷歌DeepMind的AlphaFold成功解决了蛋白质折叠问题，提前数十年解决了生物学挑战。然而，DL的“黑盒”性质和数据变化限制了其在科学中的解释力和可靠性。

2. 从非结构化数据中提取洞察

非结构化数据（如图像、文本、数值等）是科研中的一大挑战。深度学习和自然语言处理（NLP）技术能有效整合和处理这些数据，帮助研究人员做出准确预测。例如，医疗领域的多模态数据能够用于健康干预的模拟。生成式AI和因果机器学习技术也有助于从非结构化数据中提取更有价值的洞察。

3. 大规模模拟与合成数据

AI的模拟能力为科学研究提供了新的视角。通过深度神经网络，科学家能模拟分子相互作用，精确再现原子行为。合成数据和数字孪生技术，尤其是保护隐私的数据，有助于解决数据偏见和隐私问题。

4. 加速信息合成

大型语言模型（LLM）和自然语言处理技术加速了文本任务，如文献综述和学术写作。自动化工具如Semantic Scholar、Elicit等提高了研究效率，特别是帮助非英语母语或神经分歧者的研究。然而，这些工具仍面临准确性、偏见和创新性问题，可能影响学术写作的深度和创造力。

5. 解决复杂的编码挑战

AI模型如OpenAI的GPT-4和Meta的Code Llama帮助科学家生成软件代码，优化编程流程。即使初次尝试不完美，这些工具也能协助识别错误、优化代码，极大节省科研时间。

6. 任务自动化

AI工具在科研工作中实现了自动化，提升了生产力。通过自动化研究任务，科学家可以更专注于复杂假设的测试和创新。机器人研究助手，如2009年阿伯里斯特威斯大学开发的机器人，已能独立设计实验、评估结果并提出新问题。尽管自动化带来效率提升，但也引发了对科研核心技能退化的担忧，尤其是在假设生成、实验设计和情境解释方面。

二、人工智能对科学研究性质的变革性影响

除了对科学研究方法的影响外，人工智能对科学研究本身的性质也有潜在的变革性影响。这些影响主要体现在大数据研究的普及、对计算能力的依赖，以及科学组织技能和劳动力的新方式。以下是人工智能对科学研究性质的六个关键影响：

1. 依赖数字基础设施和人力劳动的结合

人工智能的应用依赖于数字基础设施和人力劳动的结合。数字基础设施包括数据收集设备、个人电脑和超级计算机等，而人力劳动则涵盖数据收集、清理、标签化、设计、测试和实施等环节。

2. 以大数据为中心的研究

大数据的收集与处理为科学研究提供了巨大的机会，特别是在没有严格实验设计的情况下收集的异构数据。然而，大数据研究依赖于高效的计算基础设施，且可能会导致对某些领域（如罕见疾病）的研究投入减少，因为这些领域的原始数据难以大规模收集。

3. 开放科学与封闭科学的对立

开放科学提倡公开整个研究过程，包括数据、协议、代码和同行评审，旨在提高透明度、促进公众监督并共享科研成果。然而，人工智能的私有化趋势给开放科学带来了挑战。越来越多的研究依赖私营企业开发的工具和不透明的数据集，限制了人工智能解决实际问题的有效性，并可能影响决策者对研究结果的信任。此外，开放科学在缺乏有效监督的情况下，可能会被不良行为者利用。

4. 透明度与可解释性的挑战

传统的科学方法强调假设、实验和结果的可重复性，但人工智能的“黑箱”特性使得从大数据中得出的非线性关系难以解释。这种情况挑战了传统的科学验证过程，同行评审难以确认或证伪人工智能生成的假设。尽管如此，科学领域仍需对人工智能的可解释性和可再现性进行更深入的探讨。

5. 科学的跨学科合作

人工智能的应用需要跨学科的合作，计算机科学家必须能够理解其他学科的需求，非计算机领域的科学家也需要掌握AI工具和技术。跨学科合作能够产生更准确的模型，并推动研究。然而，跨学科合作往往受到孤立机构和职业发展机会不足的制约。

6. 人类专业知识与AI自动化的结合

自动化为人类专业知识与人工智能效率的结合提供了机会。人工智能不仅可以增强人类科学家的能力，还能发展自主的发现机制。然而，人工智能工具的使用也可能让科学家陷入“理解幻觉”，即对输出结果的过度依赖。因此，仍然需要强调将人工智能作为对人类判断的补充，并确保人类干预能够保证结果的质量。

参考文献：

1. The Royal Society. Science in the Age of AI[EB/OL].(2024-05-07)[2025-01-28].https://royalsociety.org/news-resources/projects/science-in-the-age-of-ai/.

2. 亿欧. AI for Science：站在科研范式的转折点上[EB/OL]. (2024-11-16)[2025-01-29]. https://www.iyiou.com/analysis/202411161082866