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智能体“跑”任务?科研思辨无法“外包”

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人工智能(AI)对科研领域的席卷,正从数学、计算机等领域快速向材料、生物、医药等学科蔓延。当AI能倍增探索的广度与速度、降低试错成本,就代表它能洞悉科学背后的机理吗?一线科研工作者反复提醒,批判性思维与科学思辨是人类科研路上不能“外包”的功课。


“白泽”平台辅助科研人员工作。

AI做“同事”,科研能跑多快

北京中关村学院、中关村人工智能研究院研究员、博士生导师李承平的工作电脑上,同时打开8个工作项目,执行者全是AI智能体。

“AI增加了我们探索未知的底气。”李承平说,过去由于时间、精力有限,只能深耕一两个科研方向,很多有趣的想法来不及去尝试,如今有了智能体,仿佛多了一群能思考、调研、推进工作的助手,可并行推进多个方向。“智能体有时凌晨三四点还在帮我调整工作细节。”

清华大学冷原子量子计算实验室里,最近迎来一位不知疲倦的“AI实验工程师”——“白泽”智能体原子量子计算实验平台。科研人员用自然语言下达实验目标,便可交由AI自主完成流程规划、参数调节、数据采集、故障排查全链条工作。

清华大学物理系博士后、“白泽”平台的开发者张韬介绍,智能体落地后,能够让科研人员得以把宝贵时间转移到物理构想、方案设计与科学思辨上,推动量子科学探索向前迈进。

顶尖科学家同样成为AI的深度使用者。“我可怜的电脑日夜运行,我不得不给它买一个冷却器。”2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特坦言,自己近几年来每天都在使用AI,“人工智能不取代探索,而是倍增探索,让探索变得更快、更广、更便宜。”

遇事问AI,科研基本功会退化吗

积极拥抱AI的同时,李承平也鼓励学生使用AI。不过,这位坦言自己“九成拥抱AI、七八成信任AI”的青年学者,也有担忧——要警惕科研基本功因AI的熟练应用而退化。

“学生坦诚地告诉我,假如要准备在课堂上做文献分享,只要跟AI聊上几句,AI就把PPT做出来了,还能把PPT展示配套的讲稿都写好。”李承平担心学生们长期浸泡在被AI总结过的“二手知识”中,有些内容可能是错的,有的可能带着训练数据里的偏见,“如果同学们对这些照单全收,科研的根基就虚了。”

因此,她一边放手让学生用AI,一边守着几条“笨办法”:研究生的文献分享不再采用念PPT这样的形式,而是进行集体品读和头脑风暴——逐篇谈哪一部分真正有启发、哪处写法值得借鉴、哪个结论让人存疑,再围绕各自课题提出自己的新问题。“AI可负责进行论文筛选、推送新文献,但关键论文必须回到原文自己一手研读。”

这种对“二手知识”的警惕,并不限于文献阅读。张韬认为,不少科研人员使用AI时容易形成一种认知误区:看到AI输出完整结果,便默认已吃透底层原理。实际上,看懂现成答案和从零动手完成整个研究,所带来的认知深度截然不同。即便模型预测实验结果准确度很高,也不代表洞悉内在科学机理。科研人员必须仔细核查模型推理逻辑与结论的适用边界,不能直接全盘接纳。

中国科学院北京纳米能源与系统研究所研究员孙其君提醒,要避免陷入AI工具过度依赖陷阱。他认为,AI目前并不具备真正的原创思辨能力,长期交由AI完成课题构思、数据分析,科研人员独立推演、试错开拓的能力会逐步弱化,还会造成研究思路同质化,出现成果数量增长、颠覆性创新萎缩的局面。

AI接管执行,科研人靠什么立足

“执行”层面的科研工作正被AI接管,那么,科研人员靠什么安身立命?

作为顶尖科学家,迈克尔·莱维特给出了自己的答案:“问题比想法更重要。当AI让‘做事’变得成本低廉,提出好问题就成了关键。年轻人在持续提问的同时,学会承担风险,保持思辨精神并加以核实,将成为科研人员的核心能力。”

在李承平的博士生课堂上,传授知识的同时,辩论也是重要环节。“无论和老师辩论,还是与AI辩论,培养的都是AI时代科研工作者的核心能力——批判性思维。”在她看来,AI时代,提问、判断与担责的能力,将成为科研人员的安身立命之本。判别哪些方向是更具建设性意义的、哪些是博眼球的追热点式研究,并作出正确的选择,这种“科研品味”是科研工作者必须持续训练与培养的核心素养。

“工具越便捷,越要叩问自己,研究课题是源于科学本身的价值,还是仅仅因为更容易产出结果。”孙其君认为,AI时代科研的核心将是人机协同、各司其职:AI承担重复、海量、高速的标准化工作,人类牢牢把握创新与思辨的主导权,专注选题创新、逻辑研判、前沿突破,对AI产出做好质疑、审核。(孙奇茹 赵语涵)

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