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阿里云王坚:对AI理解科学的想象,还局限在人类写出来的知识里

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“一个18岁的高中生,用一颗已经退役卫星的旧数据,发现了150万个从来没有被人类记录过的太空天体,把论文发在了《Science》上,这就是正在发生的科学范式变革。”


中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚。视觉中国 资料图

7月17日,在2026WAIC现场,中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚表示,迄今为止对人工智能的理解,依然停留在非常浅表的层面;当科学数据真正成为大模型的基础元素,一场堪比伽利略时代的科学革命,才刚刚拉开序幕。

在现场,王坚回溯了人工智能发展的简短历史:很多人今天谈大模型,下意识就等同于大语言模型,但很少有人记得,“基础模型(Foundation Model)”这个词,直到2021年才被真正创造出来。而文本处理,其实是人工智能最容易跨过的第一道门槛。

“中文直到一百多年前才有标点符号,拉丁文更早以前也没有空格和标点,古人读书先要自己断句,这本质上就是人类最早的tokenization(分词)。”王坚表示,今天大模型对文本做的事情,本质上就是把人类几千年前就在做的断句工作,做到了极致而已。

在王坚看来,从文本到代码,是AI能力的一次关键跳跃:“中文和英文的差别,远没有英文和代码的差别大。当模型能够理解代码,它才真正跳出了人类自然语言的边界。”但即便如此,今天绝大多数用AI做科学研究的尝试,依然停留在“让AI读论文”的阶段——本质上还是在处理文本,而不是处理科学数据本身。

“我们对AI理解科学的想象,还局限在人类已经写出来的知识里。”他举了个例子:地学领域70%以上的信息,从来没有被转换成文本;一张光谱图包含的信息量,可能胜过千万张普通图片。当所有人都在说“一张图胜过千言万语”的时候,科学领域真正的富矿,还完全没有被开采。

为此,之江实验室推动了一个代号为“021”的项目:做真正建立在科学数据之上的基础模型,而不是建立在科学论文文本上的模型。它的目标非常明确:让科学数据成为大模型的一等公民(first class element)。

王坚认为,科学基础模型不是某个行业的垂直应用,它是一个独立的基础模型,要把文本、代码、科学数据全部放进同一个语义空间里完成统一表示,它包含了今天所有通用大模型最基础的能力,反过来会重新定义对“基础模型”的理解。

例如,今年7月1日,中国科学家团队用模型整合了10万个生物属、近2万个物种的化石数据,做出了目前世界上最完整、最精确的地质时间轴,把时间标定的精度从百万年级别一下子提升到了万年级别——两个数量级的跨越,这在自然科学领域是颠覆性的突破。这项工作刚刚在上周入选了联合国“科学促进可持续发展十年”的政策清单。

在演讲的最后,王坚给出他对AI未来的终极判断:今天谈人工智能,总把它当成一个独立的行业、一个独立的技术领域,但这场转折真正的意义,是AI最终会变得跟数学一样——它不再是某个学科的分支,而是所有科学研究的基础工具,而面对AI给基础科学带来的革命性改变,全球协作的治理结构同样重要。

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