浙江
试想一下，发表一篇 SCI，只需要在手机上给 AI 下一个指令。
从研究设计、实验执行，到论文撰写与投稿，整套流程由 AI 独立完成。
更惊人的是，AI 的表现已经超越人类科学家的平均水平。
全自动「AI 科学家」，正在从概念走向现实
2024 年，Sakana AI 和不列颠哥伦比亚大学、牛津大学等机构，推出首个面向科研全流程自动化的系统——The AI Scientist。
目标只有一个，探索科研能否被 AI 端到端自动完成。
2025 年 4 月，升级版 v2 发布，v2 减少了对人工模板和干预的依赖，能更完整地自主走完科研闭环。
图源：Nature
整个流程大致分四步。
1、生成研究想法：批量产出研究方向，形成标题、动机和实验计划的「研究档案」，结合文献检索筛除与现有研究过度重复的方案。
2、执行实验：完成代码生成、运行、结果记录与可视化，甚至可以从零写代码，通过AI 搜索引擎持续优化实验路径。
3、撰写论文：基于实验笔记、图表和结果，按会议论文模板逐节生成内容，自动补充引用，输出完整学术手稿。
4、自动同行评审：系统内置评审器，对生成论文评分，输出优缺点分析和接收/拒绝判断。
AI 科学家，已经超越人类科研水平
研究团队把 3 篇完全由 AI 生成的论文，提交至 ICLR 2025 研讨会。
组织方事先知情并同意、评审人知道部分论文可能由 AI 生成，但不知道具体是哪几篇。
按照预先约定，无论结果如何，所有 AI 论文在评审结束后一律撤回——避免在规范尚未形成前留下正式发表先例。
结果显示，3 篇里有 1 篇拿到了 6、7、6 的评审分，平均 6.33，高于该研讨会的平均接收门槛。
这可能是首篇完全由 AI 生成、通过顶级机器学习会议研讨会同行评审门槛的论文。
全球首篇 AI 生成通过会议研讨会论文 图源：Nature
那么，AI 科学家是怎么评审自己的论文？
具体流程大致是这样：
第一步，把论文内容喂给评审器，生成结构化评审结果，而不是随便输出一段点评，里面包含分数、文字评价和最终决定。
第二步，按顶会评审模板来审，不是自由发挥，而是对齐顶级会议的评审格式与标准，把系统提示设成类似领域主席的角色，让模型依据官方评审指南做判断。
第三步，多次独立评审再集成，生成 5 份独立评审，再把这 5 份结果整合，汇成最终结论，降低单次生成的随机性，让结论更稳定。
第四步，自动反思并修改，先给给模型看少量「论文-评审」案例，学会什么叫合格评审，然后写完一个版本后再自己回头检查和修改。
第五步，把评审结果反过来当作质量控制器，自动评审器不是只给最终论文审核，还被用来比较不同模型、不同算力配置下生成论文的质量，从而筛选更好的系统配置。
至于它靠不靠谱，作者拿它和真实人类评审决定做了对照。这个自动评审的平衡准确率约 69%，与人类评审者相当。
这项研究还登上了Nature。
图源：Nature
AI 科学家进入医学，指日可待
AI 正在逐步具备独立完成科研闭环的能力。
如果再把视野再放大一点。
AlphaFold 已经在蛋白结构预测上大幅提升效率，自动化实验平台和机器人正在承担部分实验操作。
随着「AI 科学家」、生物模型和实验自动化设备逐渐打通，AI 深入生物医药研发，几乎只是时间问题。
图源：社交媒体
那人类还剩什么？
至少在可见的未来，更现实的情况是，AI 负责高强度、可流程化的执行，人类负责提出关键问题、设定边界、核验结果，对最终结论承担责任。
AI 也许会越来越像「科研执行者」。
但研究是否值得做、结论是否可信、成果是否应被采用——这些判断，短期内仍然只能由人来做。
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