AI是科研"副驾驶":诺奖图灵奖得主共议人机协作秩序,人类须紧握方向盘

研发家 | 2026-10-27 0

AI是科研

2026年10月19日,第二届国际人工智能科学家大会(ICAIS2026)在北京落下帷幕。这场由北京中关村学院、中关村人工智能研究院、清华大学、西湖大学共同主办的大会,汇聚多位诺贝尔奖、图灵奖得主与中外院士。与会科学家高度认可AI为科学探索带来的巨大改变,但也直言:当AI变革科研范式、拓展科学发现的边界,AI幻觉、大模型公司抢跑科研成果发布等问题,正给科学界造成新的困扰。一个核心命题被反复提及——AI是科研的"副驾驶",人类必须紧握方向盘。

一、AI已进入科研全周期

《自然》总编辑玛格达莱娜·斯基珀在大会演讲中指出,生成式AI已几乎触及研究周期的每个环节:从探索知识图谱、构思解决方案、确定研究方向,到展开研究、撰写论文、做演示传播成果,再到同行评审和科研评价,AI工具都在发挥作用。她强调,需要明确人与AI工具在研究中的贡献归属,科学家应成为结果的最终负责人,"科学归根到底是一项人类事业"。

二、诺奖得主:AI从"帮手"升级为"同事"

2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特表示,目前他的全部工作都离不开AI,甚至休假日也天天使用AI,从2020年开始使用ChatGPT到如今使用约6个智能体处理不同任务。他说,AI正把"做科学"的成本大幅压低,让想法更快得到验证,使诺奖级研究更依赖好问题、验证能力和人机协同组织。AlphaFold解决蛋白质结构预测难题、并摘得2024年诺贝尔化学奖的案例,被多位科学家反复提及——AI正在把曾经不可能的计算变成日常工具。

三、丰裕时代,稀缺的是"好问题"

2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉提出,人类正从研究材料少、可分析数据少、计算能力少的"稀缺时代"进入"丰裕时代":AI可以生成数以百万计的可能性,真正稀缺的是"提出关键问题"和"从海量可能性中做选择"的能力。莱维特同样强调:"人工智能拥有答案,而人类需要提出好问题。一个好问题的价值,已经超过执行能力本身。"未来每位科学家都将领导一支智能体团队,最优秀的科学家一定是最会提问的那一个。

四、风险暗涌:幻觉、抢跑与署名之争

机遇的另一面是冲击。斯基珀指出,AI幻觉在科研领域可能表现为虚构引用、污染科学文献;arXiv近期正限制单个作者可存入的预印本数量,以免被AI生成的垃圾内容淹没。更尖锐的是"抢跑"争议:今年9月OpenAI宣布其AI工具用88小时"解决"纳维-斯托克斯方程,随即遭数学家质疑其利用研究者技术路线抢先跑通证明;9月11日,包括陶哲轩在内的25位菲尔兹奖得主发表声明,警告AI批量生成数学成果可能压缩验证时间、引发严重署名与抄袭问题。10月,OpenAI又公开722篇模型生成的数学手稿,再度引发争议。

五、人的科研能力会退化吗?

《光明日报》近期组织的讨论中,中国矿业大学(北京)叶涛教授提出一个尖锐判断:思考权全交给AI,能力必然会退化。他以多传感器融合研究为例指出,当发现相机与IMU之间存在时间误差时,本应不断追问"误差从何而来、分别会产生多大影响"——这些连续的"为什么",才构成真正的科研思考链条。如果直接问AI、跳过最关键的一层,长期依赖便会导致独立研究能力下降。AI导致退化的分界线,不在于是否使用AI,而在于把什么交给AI。

六、紧握方向盘:全流程披露与权责边界

华东师范大学此前发起的"AI一作"社会实验,半年间收到724份海内外投稿,真实暴露了AI的先天短板:文献虚构、论证空洞、因果逻辑断裂等"AI幻觉"问题频发。实验的核心价值,是厘清科研场景下的人机权责边界——AI不具备法律主体资格,无法对数据、观点、引文的真实性承担终身责任,所有AI参与的研究,人类研究者必须兜底完成终审、核验、纠错与伦理把关。下一步,学界应推动建立专属AI的学术论坛、训练科学界自己的大模型、建立全流程AI披露制度。

技术足以重塑未来,但人类独有的创造力、独立判断与情感体验永远不可替代。AI是放大科学家能力的"副驾驶",而不是替代人类驾驶座的"自动驾驶"。在AGI渐近的时代,会提问、会核查、会负责任的科研人,才是真正不可替代的核心。

RDLINK研发家关注AI for Science前沿与学术伦理,提供科研工具、论文写作与规范支持,帮助科研人在人机协同的新范式下,既用得好工具、又守得住思考主权。

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