#AI辅助科学假设

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ai for science | 《AI怎样改变所有学科？从“工具的革命”到“革命的工具”》 过去七十年,全球科研论文和专利数量持续飙升,影响力却在快速下跌。这不是因为科学家变笨了,而是因为科学这座"大厦"经过100多年的修建已经越来越完善,每个学科变成一个"小房子"——壁垒越筑越高,突破越来越难。 这正是AI介入科学研究的关键时刻。但问题在于:当前的AI for Science走的是哪条路? 周伯文给出了一个犀利的判断框架。他认为,科学研究是研究者、研究工具和研究对象一切关系的总和。目前大多数AI应用都聚焦在单点突破——帮助蛋白质折叠计算更快,帮助文献检索更准,帮助数据处理更高效。这些都很好,但仅仅是"工具的革命"。真正的机会在于:让AI在研究者(AI for Innovator)、研究工具(AI for Computation)、研究对象(AI for Data)三个维度**系统性发挥作用**,形成互相赋能、螺旋上升的良性循环。 这需要一种新的AI——"通专融合AGI":既有GPT式的高泛化能力,又有AlphaFold式的专业深度。不是在通用与专业之间二选一,而是直接奔向"高泛化性+高专业性"的右上角区域。 更激进的是,他提出AI应该帮助科学家生成科学假设。在PROTEUS项目中,AI从海量多组学数据和文献中自动识别现象、组合工具、提出假设——匿名对比结果显示,AI生成的假设在新颖性和相关性上显著优于人类专家。这不是取代科学家,而是让AI承担那些人类因认知局限和交流成本而无法企及的全局整合工作。因为人与人之间的交流成本始终高于AI与AI、模型与数据。 从"工具的革命"到"革命的工具",这不是文字游戏,而是范式跃迁。前者让我们做得更快,后者让我们看到从未见过的可能性。 原文在评论区👇 （by sonnet 4.5 with extended thinking）
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