這項由香港科技大學（廣州）劉帆、韓金東等研究人員領銜的重要研究于2024年10月發表在預印本arXiv平臺上，論文編號為arXiv:2510.15280v1。該研究首次系統性地分析了基礎模型（Foundation Models，如GPT-4、AlphaFold等）如何正在重塑科學發現的整個過程，提出了一個革命性的觀點：我們可能正在見證科學史上第五個范式的誕生。

想象一下，如果有一天你的研究助手不僅能幫你查閱文獻、設計實驗，還能獨立提出假設、進行推理，甚至自主發現新的科學知識，那會是什么樣的場景？這聽起來像科幻小說，但香港科技大學的研究團隊告訴我們，這個未來可能比我們想象的來得更快。

這項研究之所以引人注目，是因為它解決了一個所有科學工作者都在思考的問題：那些越來越強大的AI系統，比如能預測蛋白質結構的AlphaFold，或者能理解和生成復雜文本的GPT-4，究竟只是讓我們做科學研究更高效的工具，還是正在從根本上改變科學本身的面貌？

研究團隊通過深入分析發現，基礎模型的影響力遠超我們的預期。它們不僅僅是更先進的計算器或搜索引擎，而是正在成為科學發現過程中的積極參與者。這就好比從使用望遠鏡觀察星空，發展到讓望遠鏡自己思考應該觀察哪顆星星，并告訴我們它的發現意味著什么。

這項研究的創新之處在于提出了一個全新的三階段框架來描述這種轉變。研究團隊認為，我們正在經歷一個漸進的過程：從AI作為科學研究的基礎設施支持，到AI成為人類的研究伙伴，最終發展到AI能夠獨立進行科學發現。這種分析框架為我們理解當前AI在科學中的作用，以及預測未來發展趨勢提供了清晰的路線圖。

更重要的是，這項研究不僅僅停留在理論分析上，還深入探討了基礎模型在實驗科學、理論科學、計算科學和數據科學等傳統科學范式中的具體應用。研究團隊通過大量實例展示了AI如何在每個領域發揮作用，從實驗設計到理論驗證，從模型構建到數據分析，AI正在每個環節展現出前所未有的能力。

當然，這種變革也帶來了前所未有的挑戰。研究團隊坦率地指出了AI參與科學發現可能帶來的風險，包括偏見傳播、錯誤信息生成、科學透明度下降以及學術責任歸屬等問題。這些都是我們在擁抱AI科學時代時必須認真考慮的問題。

這項研究的影響可能是深遠的。它不僅為科學界提供了理解AI角色演變的新視角，也為政策制定者、技術開發者和普通公眾理解AI與科學關系的未來發展提供了重要參考。如果研究團隊的預測成真，我們可能正在見證科學史上一個新時代的開端，一個人類智慧與人工智能協同探索未知世界的時代。

一、從工具到伙伴：AI在科學中的三重身份轉換

科學發現的歷史就像一部不斷更新換代的工具書。從伽利略用望遠鏡觀察天空，到牛頓用數學描述物理定律，再到現代科學家用超級計算機模擬復雜系統，每一次工具的革新都帶來了科學認知的飛躍。但研究團隊發現，基礎模型帶來的變化可能比歷史上任何一次工具革命都要深刻。

研究團隊提出的三階段框架就像描述一個AI助手從實習生成長為資深科學家的過程。在第一階段，也就是"元科學整合階段"，AI就像一個非常能干的研究助手。它能幫你整理文獻、處理數據、自動化一些重復性工作，但所有的決策和創意仍然來自人類科學家。這個階段的AI就像一個智能化的實驗室管理系統，讓科研工作變得更高效，但不會改變科學研究的基本邏輯。

當AI發展到第二階段"混合人機協作創造階段"時，情況就變得有趣了。此時的AI不再滿足于被動執行任務，而是開始主動參與到科學思考過程中。它能夠提出假設、參與實驗設計、協助數據分析和結果解釋。這就好比你原來的實習生助手突然變得很有想法，不僅能完成你交代的任務，還能主動提出改進建議，甚至在某些專業問題上給出比你更好的解決方案。

最激動人心的是第三階段"自主科學發現階段"。在這個階段，AI已經不需要人類的指導就能獨立進行科學研究。它能自主發現問題、設計實驗、分析結果、得出結論，甚至能挑戰現有理論、提出新的科學假說。這就像你的助手已經成長為一個獨當一面的科學家，能夠獨立承擔整個研究項目，并產生原創性的科學發現。

研究團隊指出，這種轉變的關鍵在于AI系統自主性的逐步增強。在第一階段，AI的自主性很低，完全按照人類的指令工作。到了第二階段，AI具備了中等程度的自主性，能在人類設定的框架內進行創造性工作。而在第三階段，AI擁有高度自主性，能夠自主設定研究目標和探索方向。

這種自主性的提升伴隨著AI任務范圍的擴展。最初，AI只能處理單一的、明確定義的任務，比如圖像識別或文本翻譯。但隨著能力的增強，AI開始能夠處理跨領域的復雜任務，甚至能夠端到端地完成整個科學研究流程。

研究團隊特別強調，這種轉變對科學本身的影響是革命性的。在傳統科學中，知識的生產和驗證完全依賴人類的認知能力。但當AI成為科學發現的主體時，我們可能需要重新思考什么是科學知識，如何驗證AI產生的科學發現，以及如何確保這些發現的可靠性和有效性。

二、傳統科學范式的AI革命

科學發展歷史上有四個經典的研究范式，就像四種不同的探索世界的方式。研究團隊詳細分析了基礎模型如何在每個范式中發揮作用，展現出AI技術的驚人適應性和創新潛力。

實驗驅動的科學范式強調通過控制實驗來驗證假設，就像廚師通過調整配方來找到最佳口味。傳統的實驗設計往往受限于人類的經驗和直覺，而且在面對大量變量組合時容易陷入效率瓶頸。基礎模型的介入就像給廚師配備了一個超級智能的助手，這個助手不僅記住了所有可能的配方組合，還能預測哪種組合最有可能成功。

在實驗設計方面，基礎模型能夠處理傳統方法難以應對的高維優化問題。研究團隊舉例說明，在分子和材料發現領域，AI可以作為貝葉斯優化的先驗知識來源，大大加速收斂過程。這就好比在尋找最佳配方時，AI已經預先學習了化學反應的基本規律，因此能更快地鎖定有希望的方向。

更令人興奮的是AI在物理實驗執行中的應用。現代實驗室正在見證一場自動化革命，基礎模型不僅能生成控制儀器的代碼，還能實時調整實驗參數。研究團隊提到的CLAIRify系統就像一個多才多藝的實驗室管家，它能理解自然語言指令，控制機器人執行復雜的實驗操作，甚至在出現錯誤時自動糾正。

理論驅動的科學范式追求用數學公式和概念框架來解釋自然現象，就像詩人用韻律和意象來表達情感。傳統的理論構建高度依賴科學家的洞察力和創造性思維，這個過程往往緩慢且充滿不確定性。基礎模型的參與就像給理論家配備了一個能夠快速瀏覽所有相關文獻、識別模式并提出新穎假設的智能合作者。

在假設生成方面，AI展現出了超越人類的組合能力。研究團隊介紹的KG-CoI系統能夠利用知識圖譜來指導假設形成，確保提出的假設既新穎又具有可驗證性。這就好比AI不是隨機地猜測，而是在已有知識的基礎上進行有根據的推理和預測。

理論驗證環節更是AI大顯身手的舞臺。傳統的形式化推理需要大量的人工驗證，而現代的神經符號系統能夠將大語言模型與符號邏輯求解器結合，在保持形式嚴謹性的同時大大提高效率。研究團隊提到的Logic-LM系統就像一個既具備直覺又嚴格遵循邏輯的推理專家。

計算驅動的科學范式通過數學建模和數值模擬來探索復雜系統，就像建筑師用模型來預測建筑的性能。傳統的計算科學面臨著兩個主要挑戰：模型構建需要大量專業知識，而求解復雜方程往往需要巨大的計算資源。基礎模型的出現為這兩個問題都提供了新的解決方案。

在模型構建方面，AI能夠自動發現科學方程和算法。研究團隊介紹的LLM-SR系統能夠將多種輸入（包括圖表和文本）轉換為方程骨架，然后進行進一步細化。更有趣的是FunSearch系統，它將程序合成框架化為語言引導的搜索任務，能夠發現全新的算法。

在方程求解方面，神經算子代表了一個重要突破。這些模型能夠直接在函數空間上操作，學習從輸入條件到偏微分方程解的連續映射。研究團隊提到的GraphCast系統在天氣預報方面的成功就是一個很好的例子，它能夠以更低的計算成本獲得與傳統數值模型相當甚至更好的預測精度。

數據驅動的科學范式專注于從大規模觀測數據中發現模式和規律，就像考古學家從出土文物中重構古代文明的圖景。傳統的數據分析方法往往局限于單一模態和手工設計的特征，而基礎模型的多模態能力和自動特征學習為數據科學開辟了新天地。

在知識發現方面，AI展現出了強大的跨模態整合能力。研究團隊介紹的DNABERT系統能夠從DNA序列中識別功能元件，而CLIMAX系統則能融合多種氣候數據源，學習統一的時空表示。這些系統就像擁有特殊視力的探索者，能夠看到人類肉眼無法察覺的數據模式。

在預測建模方面，生成式模型展現出了前所未有的能力。研究團隊提到的AlphaFold系列能夠以接近實驗精度預測蛋白質結構，而RFDiffusion則能設計全新的蛋白質折疊結構。這些成就表明，AI不僅能理解現有的科學知識，還能創造出前所未有的科學成果。

三、跨越邊界：AI驅動的科學融合

傳統科學研究往往被分割在不同的學科領域中，就像不同的專業廚師各自精通自己的菜系，但很少有機會合作創造融合菜品。現代科學面臨的許多重大挑戰，比如氣候變化、疾病治療、材料設計等，都需要跨學科的協作和融合。基礎模型正在成為連接這些傳統上相互隔離領域的橋梁。

研究團隊發現，基礎模型最令人興奮的應用之一就是它們能夠在不同科學范式之間建立連接。這就好比有了一個通曉多種語言的翻譯官，能夠讓不同領域的專家真正理解彼此的工作，并找到合作的可能性。

以PROSE-FD系統為例，這個系統能夠同時處理符號方程模板和空間場數據，在多模態Transformer架構中實現跨領域的泛化。這意味著它既能理解流體力學的數學描述，又能分析實際的流場數據，從而在理論和實驗之間建立起直接的橋梁。這種能力就像一個既懂得烹飪理論又有豐富實踐經驗的大廚，能夠在菜譜和實際制作之間自由轉換。

潛在神經算子（LNOs）代表了另一種令人興奮的跨范式整合方式。這些系統將物理算子編碼到與幾何無關、分辨率不變的潛在空間中，使得正向和逆向問題都能在共享的學習表示中求解。這就好比找到了一種通用的"科學語言"，不同的物理現象都能用這種語言來描述和分析。

最令人印象深刻的可能是Coscientist系統，它展示了AI如何協調端到端的科學工作流程。這個系統能夠將高層次的研究目標轉換為機器可執行的協議，控制機器人合成實驗，并根據實驗結果調整后續行動。這就像有了一個既能理解抽象概念又能操作具體設備的萬能科學家，能夠獨立完成從理論構思到實驗驗證的整個科學研究循環。

這種跨范式的整合能力特別體現在化學領域。現代化學研究需要結合量子力學理論、計算模擬、實驗驗證和數據分析等多個方面。基礎模型能夠在這些不同層面之間建立連接，比如從分子結構預測化學性質，從實驗數據推斷反應機理，從文獻知識設計新的合成路線。

研究團隊強調，這種融合并不是簡單的技術堆疊，而是真正的認知整合。基礎模型不僅僅是在不同工具之間切換，而是形成了一種統一的"科學世界觀"，能夠在不同層次和角度上理解和操作科學知識。這種能力可能預示著未來科學研究方式的根本性變革。

四、挑戰與風險：AI科學時代的陰影

就像任何強大的技術一樣，基礎模型在科學研究中的應用也帶來了前所未有的挑戰和風險。研究團隊坦率地指出了四個主要的風險維度，這些風險隨著AI從工具發展為合作者再到自主代理而逐步加劇。

偏見和認知公平性問題就像一個看不見的濾鏡，悄悄地影響著AI系統的判斷。當前的基礎模型主要在英文文獻和高影響因子期刊的數據上訓練，這意味著它們可能過度代表了西方學術機構和主流研究方向。研究團隊舉了一個生動的例子：在全球健康建模中，一個主要基于英文文獻訓練的AI系統可能會系統性地優先考慮2型糖尿病或心血管疾病等在西方語境下研究較多的疾病，而忽視血吸蟲病或兒童發育不良等在撒哈拉以南非洲地區更為緊迫但研究相對不足的健康問題。

隨著AI從被動工具發展為主動的科學合作者，這種偏見會從簡單的信息反映轉變為積極的議程設定力量。如果不加以控制，這可能導致科學研究的進一步同質化，邊緣化那些已經缺乏代表性的研究領域和觀點。

幻覺和科學錯誤信息的問題更加復雜。雖然基礎模型在模式識別方面表現出色，但它們本質上仍然是數據驅動的模式識別器，而不是真正的真理保護者。當AI的角色從任務增強發展到自主假設生成時，產生看似合理但實際上未經驗證甚至錯誤的科學聲明的風險會大大增加。

在生物醫學領域，AI可能會提出表面上令人信服但缺乏實驗基礎的新穎機制，可能誤導研究方向。在物理學中，它可能生成看起來優雅但實際上違反物理定律的公式。這些錯誤如果不被及時發現和糾正，可能會像病毒一樣在科學文獻中傳播，造成長期的負面影響。

可重現性和科學透明度的挑戰反映了AI系統內在的復雜性。當AI承擔越來越多的端到端責任，比如設計實驗、運行模擬和解釋結果時，它們的決策過程往往變得不透明。這威脅到科學研究的一個基本原則：可重現性。

研究團隊指出，如果一個模型生成的化學合成路徑缺乏可解釋的推導過程，其他研究者就很難驗證或改進這個結果。這就好比一個廚師告訴你他做出了美味的菜肴，但拒絕透露具體的食譜和烹飪過程，其他人就無法重現或改進這道菜。

作者身份、責任歸屬和科學倫理問題隨著AI系統自主性的增強變得越來越緊迫。當AI從簡單的工具發展為創造性的合作者，甚至是自主的科學代理時，傳統的學術責任和信用歸屬體系面臨著根本性的挑戰。

如果AI生成了一個核心假設或實驗設計，它是否應該被承認為共同作者？如果AI的輸出導致了有害后果或錯誤的科學結論，誰應該承擔責任？這些問題在早期階段可能看起來是邊緣性的，但在自主發現階段就變得至關重要。

研究團隊強調，這些風險不是技術發展的副產品，而是需要主動應對的挑戰。解決這些問題需要多學科的協作，包括技術改進、政策制定、倫理指導和社會監督等多個層面的努力。

五、通向未來：自主科學發現的路線圖

面向未來，研究團隊描繪了實現真正自主科學發現的三個關鍵發展方向。這些方向就像通往科學新世界的三條不同道路，每條路都有其獨特的挑戰和機遇。

具身科學代理的發展代表著AI從虛擬世界走向物理現實的關鍵一步。目前的大多數AI系統都局限在數字環境中，就像只能在電腦游戲中練習駕駛的司機。要實現真正的科學自主性，AI需要能夠在真實的物理世界中操作，這意味著將抽象推理與真實世界的感知和控制能力相結合。

未來的具身科學代理將被部署在實驗室機器人、自動化儀器和數字孿生環境中。這些系統需要能夠規劃實驗、與物理系統交互并迭代改進程序。這種整合對于在科學建模和經驗驗證之間完成循環至關重要。然而，實現這一目標需要解決高層任務規劃與低層控制的整合、真實世界不確定性下的魯棒性，以及動態實驗室環境中的安全性和可解釋性等挑戰。

閉環科學自主性的實現是從開環協助向真正自主科學的關鍵轉變。當前的科學工作流程通常是開環的：AI協助流程的某些部分，但人類仍然決定下一步行動。向真正自主科學的轉變需要閉環系統，在這種系統中，AI能夠持續地形成假設、設計和執行實驗、分析結果，并基于反饋更新內部模型。

這種能力的發展涉及強化學習規劃、推理即規劃，以及神經符號代理等多個技術方向。例如，最近的神經符號代理展示了結構化記憶和基于邏輯的推理如何指導分子設計或定理證明。類似地，推理即規劃方法和基于強化學習的代理已被應用于自動化科學工作流程，如假設選擇和實驗排序。

關鍵挑戰在于確保這個循環對嘈雜的觀測保持魯棒，能夠適應變化的目標，并與科學有效性保持一致，而不僅僅是獎勵最大化。這就好比訓練一個研究者不僅要能獲得好的實驗結果，還要確保這些結果是科學上有意義和可靠的。

持續學習和泛化能力的發展對于AI在科學領域的有效運作至關重要。要在科學領域有效運作，基礎模型必須從靜態系統過渡到能夠隨時間積累和完善知識的持續學習者。這需要解決災難性遺忘和領域漂移等關鍵挑戰。

有前景的方法包括參數高效的在線自適應、記憶增強架構和模塊化終身學習框架，允許選擇性知識保留和更新。然而，現有方法在實現跨異構任務和模態的魯棒遷移方面仍然不足。推進持續學習機制將使基礎模型能夠逐步構建跨領域的橋接表示，促進跨科學語境的類比推理，并在延長期間維持連貫的研究軌跡。

研究團隊強調，這些技術發展必須與對AI能力和限制的深入理解相結合。實現真正的自主科學發現不僅僅是技術問題，還涉及重新定義科學實踐的基本概念，包括什么構成有效的科學知識、如何確保AI生成發現的可信度，以及如何在人類專業知識和機器能力之間保持適當的平衡。

這種未來愿景既令人興奮又充滿挑戰。如果實現，它將標志著科學史上一個新時代的開始，在這個時代中，人類智慧和人工智能將以前所未有的方式協同工作，共同探索自然世界的奧秘。

六、重新定義科學的本質

當我們站在這個科學發展的十字路口時，香港科技大學研究團隊提出的三階段框架不僅僅是對技術發展的預測，更是對科學本質的深刻反思。這項研究讓我們意識到，我們可能正在見證科學史上的一個轉折點，一個比望遠鏡的發明、數學的普及或計算機的出現都更加深遠的變革。

基礎模型的出現正在挑戰我們對科學發現過程的傳統理解。在過去，科學發現完全依賴于人類的觀察、思考和創造力。但當AI系統開始能夠獨立提出假設、設計實驗、分析數據并得出結論時，我們需要重新考慮什么是科學知識，誰可以生產科學知識，以及如何驗證和信任這些知識。

這種變革的影響可能遠遠超出科學界本身。如果AI能夠在數小時或數天內完成原本需要人類科學家數月或數年才能完成的研究，那么科學發現的速度將會出現指數級增長。這可能會帶來前所未有的技術進步，同時也會對教育體系、就業市場和社會結構產生深遠影響。

研究團隊特別強調了人機協作的重要性。即使在AI具備高度自主性的未來，人類的作用仍然是不可替代的。人類提供價值判斷、倫理考量、創造性洞察和最終的決策權威。這種合作關系就像一個經驗豐富的導師與天才學生之間的關系，雙方各有所長，相互補充。

從更宏觀的角度來看，這項研究揭示了人工智能發展的一個重要趨勢：從專用工具向通用智能的演進。基礎模型在科學研究中展現出的跨領域能力和自主性，可能預示著人工通用智能（AGI）時代的到來。這種發展不僅會改變科學研究的方式，還可能重新定義人類與知識、與技術、與未來的關系。

當然，這種變革也需要我們保持謹慎和理性。研究團隊提出的風險和挑戰提醒我們，技術進步必須與倫理考量、社會責任和人文關懷相平衡。我們需要確保AI驅動的科學發現能夠造福全人類，而不是加劇現有的不平等或創造新的社會分化。

說到底，這項研究告訴我們的不僅僅是AI在科學中能做什么，更重要的是它讓我們思考AI應該做什么，以及我們希望與AI共同創造什么樣的科學未來。這種思考本身就是人類獨有的能力，也是確保AI發展沿著正確方向前進的關鍵。

未來的科學可能會是一個人類智慧與人工智能深度融合的時代，在這個時代中，我們不僅能夠更快、更準確地發現自然規律，還能夠以全新的方式理解和改造我們所生活的世界。這種前景既令人激動，也充滿挑戰，但無論如何，這都將是人類歷史上最激動人心的科學冒險之一。

Q&A

Q1：基礎模型在科學研究中的三個發展階段具體是什么？

A：第一階段是"元科學整合階段"，AI作為智能工具協助文獻整理、數據處理等任務；第二階段是"混合人機協作創造階段"，AI成為積極的研究伙伴，參與假設生成和實驗設計；第三階段是"自主科學發現階段"，AI能夠獨立進行完整的科學研究循環，從問題發現到結論得出。

Q2：AI在傳統科學范式中都發揮了哪些作用？

A：在實驗科學中，AI協助實驗設計和自動化執行；在理論科學中，AI參與假設生成和形式化驗證；在計算科學中，AI構建科學模型和加速方程求解；在數據科學中，AI進行跨模態知識發現和預測建模。最重要的是，AI正在打破這些范式之間的界限，實現跨領域的科學融合。

Q3：AI參與科學發現會帶來哪些風險？

A：主要風險包括偏見和認知不公平、科學錯誤信息的產生、可重現性和透明度的下降，以及學術責任歸屬的模糊。隨著AI自主性增強，這些風險會逐步加劇，需要通過技術改進、政策制定和倫理監督等多方面措施來應對。