人工智能：科学研究的革命性工具，而非替代者

近日，一场关于人工智能赋能科学研究的研讨会在北京召开，专家学者们深入探讨了AI对科研领域的变革性影响。与会专家普遍认为，人工智能并非简单的工具升级，而是对科学研究范式的一次革命性变革，它能够处理海量数据，进行复杂的图像处理和统计分析，甚至辅助科学推理，从而推动重大科学突破。

中国工程院院士王坚指出，AI的出现并非仅仅是工具的革新，而是为科学革命提供了新的工具。他以DeepSeek为例，阐述了AI对科学研究的颠覆性影响。

然而，人工智能并非要取代人类研究者。中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克强调，应提升AI4S（AI for science）的能力，增强模型的可解释性和透明度，并促进资源共享和跨学科合作，构建开源、开放的科学创新模式。

英国皇家科学院院士温迪·霍尔也表示，人工智能能够分析海量数据，这是传统计算技术无法实现的，AI将帮助科学家取得前所未有的突破。

清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松院士则认为，AI4S相较于AI+X，更容易取得成果，因为自然科学具有相对不变的规律，这恰好是AI擅长的领域。

阿里巴巴集团副总裁叶杰平介绍了大模型强大的能力来源：预训练、基础模型以及后训练（指令微调、强化学习）。他指出，后训练阶段甚至可以实现无需数据的自我学习和迭代。

当然，现阶段的人工智能也存在不足。中国科学院自动化研究所研究员曾毅指出，AI仍然是信息处理工具，会犯一些人类不会犯的错误，真正的“科学意义上的人工智能”尚未出现，需要跨学科合作来推进人工智能科学本身的发展。

此外，人工智能的快速发展也带来新的挑战，例如能源消耗的急剧增加。欧洲科学院院士沙赫兰·杜斯塔建议加大对分布式智能的研究和应用，以应对AI带来的能源问题。

本次研讨会由世界互联网大会人工智能专业委员会主办，是该委员会成立后的首场公开活动，标志着国际社会对AI赋能科学研究的重视程度不断提升。