WAIC大咖说 | 浦江实验室首席科学家周伯文：AI不应止于“工具革命”，要成为“革命的工具”

AI技术日新月异，下一个突破口在哪？

在本届世界人工智能大会召开前夕，浦江实验室首席科学家周伯文在接受《每日经济新闻》等媒体采访时给出了他的答案：“研究”（Research）。他认为，AI（人工智能）正经历从“工具革命”向“革命的工具”的深刻转变，这将重塑科学发现乃至产业格局的未来。

周伯文认为，相较于榜单几乎被“刷爆”的AI编程领域，“研究”领域将是推动AI能力突破的下一个前沿。他用“一冷一热”来形容当前局面：“热”的是AI代码能力已近乎成熟；“冷”的是AI在科学研究领域的表现依然不佳，这片“冷”的领域正是未来的机遇所在。

“我认为Research将是下一个Coding（编程），也就是，研究是AI的下一个前沿。”周伯文表示，浦江实验室将主攻此方向，通过赋能科研倒逼AI在通用认知、长程推理、自我进化等核心能力上实现跃升。

“研究”是继“代码”后的AI下一个主战场

“过去一年，（AI）进展最快的是在基础模型上的长程推理能力，特别表现在Agent（智能体）和Coding上。”

周伯文认为，AI编程（Coding）领域在过去12个月到18个月里已将各大测评榜单“刷爆”，AI写代码的可用率从一年半前的低于5%跃升至超过88%，相关评测难题已很难再有新的突破，代码赛道呈现一片“火热”景象。

与此形成鲜明对比的，是AI在科学研究领域的“冰冷”现状。

周伯文透露，浦江实验室联合10个领域的100位科学家所做的AI研究评测显示，绝大部分最好的大模型得分不超过50分。另一项名为“NatureBench”的研究，在提供所有参考文献和数据的情况下，最好的模型也无法复现一篇Nature级别的论文成果。目前AI端到端完成真实科研任务的成功率仅约3%，且过去一年多未有明显提升。

“一方面，从大家感知来看，AI的能力越来越强，但从我们研究角度来看，AI在如何做研究、如何从已知的此岸到达未知的彼岸上，还差很多。”周伯文表示。他认为，这片“冰冷”的领域正是AI发展的下一个机遇所在，也是浦江实验室未来的主攻方向。

周伯文强调，做研究的过程，无论是自然科学、社会科学，还是规划生活中的复杂事件，本质都是在高约束条件下寻找最优解的过程，这其中蕴含的大量人类智慧，是当前大模型所缺乏的。通过攻克“研究”这一难题，可以倒逼AI在通用认知能力、长程推理能力、自我进化能力等方面实现质的飞跃。

AI应成为“革命的工具”而非仅是“工具革命”

在周伯文看来，AI for Science（AI赋能科学发现）的终极目标，不应仅仅停留在成为一个更好、更高效的工具，即“工具的革命”，而应进化为一种能够发现新范式、帮助人类科学家突破认知局限的“革命的工具”。

他以AlphaFold为例，尽管其解决了蛋白质结构预测这一重大难题，并获得了诺贝尔奖级别的认可，但本质上仍是一次“工具的革命”。它满足了“组合爆炸的搜索空间、清晰的目标函数、大量的训练数据”这三大特定条件，但这类科学问题在历史上凤毛麟角，导致“第二个AlphaFold”迟迟未能出现。

“革命的工具”则意味着AI能成为科学家的“思想伙伴”。周伯文设想，如果将今天的AI置于1905年，在学习了黎曼几何与狭义相对论后，AI或许能凭借其融会贯通的能力，自行推导出广义相对论，将人类从牛顿到爱因斯坦的200多年思想飞跃，压缩到20年。这才是AI for Science最激动人心的前景。

从产业应用层面来看，颠覆性技术红利的释放同样有赖于生产流程的深刻重构。周伯文认为，当前许多AI应用仍停留在“业务定义AI”的阶段，即在现有流程的某个单点上使用AI。他以蒸汽机革命作比：最初，工厂只是用蒸汽机替代了原有的水力，生产效率提升有限；直到有企业家意识到不再受水源地限制，将工厂迁往港口和城市，围绕蒸汽机重构了整个生产流程，才真正引爆了工业革命。同样，AI要释放全部潜力，也必须完成从“业务定义AI”到“AI定义业务”的转变。

面对AI发展带来的挑战，周伯文提出了“45度平衡律”，即发展和安全需要像登山一样协同并进，既要勇敢向上攀登，也要确保每一步都脚踏实地。他指出，在全球人工智能治理中，中国正发挥着越来越重要的作用。由于中国在技术、人才、应用等方面的全方位领先，以及在顶层设计上对“统筹发展和安全”的长期坚持和负责任态度，中国方案正获得越来越广泛的国际认可。

“很多时候如果中国缺席这些交流和对话，大家会觉得对话交流是没有实质性进展的。”周伯文分享道。