顶尖科学家热议AI：黑箱与成果归属问题待解

每经记者：郑欣蔚 每经编辑：杨翼

“这没有推动数学前进，也没有教育任何新一代（数学家）。”11月2日，在“香港世界青年科学大会——走进北纬暨2026北纬诺贝巅峰对话”活动现场，当《每日经济新闻》记者问及如何看待近期OpenAI、Anthropic频繁宣称解决数学难题的情况时，1994年菲尔兹奖得主叶菲姆·泽尔曼诺夫直言。

泽尔曼诺夫在承认相关进展“令人兴奋”的同时强调，这些“解决”目前仍停留在“宣称解决”阶段，尚未经过实际文本验证，“如果都能被证实，那的确是惊人的”。在泽尔曼诺夫看来，这类“解题”与人类数学家的工作存在本质区别——并未拓展数学边界，也未产生教育效果。

此次对话活动，包括多位诺贝尔奖、菲尔兹奖得主在内的顶尖科学家齐聚中关村北纬社区。与会学者普遍赞同AI（人工智能）让科学发现提速、生产力提升，但他们也警示黑箱、安全风险等问题。

例如，泽尔曼诺夫在主旨演讲中指出，他并不理解近期一些AI公司要求放缓AI发展的呼吁，因为减速并不现实，更应像重视核电站安全一样重视AI的安全。

AI时代，科研的关键不在于生成而在于选择

2025年诺贝尔化学奖得主、网状化学开创者奥马尔·亚吉发表主旨演讲，提出AI时代真正的瓶颈已不再是“生成多少可能性”，而是“如何选择”，未来科研的核心能力是提出高质量、能改变系统的大问题，并从AI生成的无限可能中做出基于事实和证据的选择，也就是他所说的“选择科学”。

亚吉提出的“选择科学”这一新兴学科，系统研究的是当可能性远远超出人们实际能够探索的范围时，人们如何决定哪些事物值得构想、创造、测试、开发，并最终投入使用。

亚吉称，“选择科学”能够成为人工智能赋能科学研究的核心思想基础。

在此次对话活动上，亚吉指出，目前，科学界对“发现是如何产生的”以及“发现前的失败路径”存在严重的记录缺失，AI的最大价值在于能捕捉并建立这些隐性知识的数据库，从而更好地训练模型。

亚吉认为，未来，实验室都会变成由AI驱动的自动实验室，自动化也能把人类解放出来思考新问题，而AI哪怕是给出错误答案，也能启发人类从更多的不同维度思考问题。

在展望如何利用AI攻克难题时，这位材料领域的探索者将矛头直指“唱反调者”：每当新想法或新材料提出时，总有人以“不会量化生产、不能降低成本、不会有经济效益，也不会可靠”等缺乏数据支撑的质疑来阻挠，这种情绪化否定严重拖延了科研走向商业化的进程。

据亚吉介绍，其团队正在推进一些从实验室到商业落地的工作。例如，其团队开发的MOF（金属有机框架）材料可以实现从空气中取水，工业原型设计目标日产4000升，已开展沙漠场景测试，推进该“无中生水”技术的商业化。

亚吉在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，新型材料商业化的每一步都伴随大量实验、试错和选择，而这些选择多依赖研究者的直觉与经验，缺乏硬核规则，这正是材料商业化周期漫长的原因，“选择科学”则有望把这一旅程大幅缩短。

“在此过程中，AI不仅是加速器，更能把不同领域结合起来，使人们能够进行整体综合考量。”亚吉说，“选择科学”不只是让研究、技术落地变快，而且是充当不同领域之间的连接器，形成从化学家到经济学家的跨领域对话，提出可转化的问题，“当不同视角通过选择连接起来时，魔法就会发生”。

应珍视人类直觉与批判性思维的独特价值

在“前沿学科研究与跨域合作”论坛上，面对AI在生成假设、分析数据和加速计算等方面的强势介入，与会学者一致认为，解决问题的门槛正在降低，但“提出好问题”和“保持热情”变得更加重要。

2010年诺贝尔物理学奖得主康斯坦丁·诺沃肖洛夫提出，科学家面临AI冲击或许会感到岌岌可危，但AI时代更应珍视人类直觉与批判性思维的独特价值。

泽尔曼诺夫表示，数学领域确实受到OpenAI等企业的冲击，但AI目前依旧只能站在人类数学家的肩膀上，并且AI企业宣布的数学发现，还存在贡献归属认定问题。

诺沃肖洛夫进一步表示，科学探索的意义，不仅在于得到一项发现，更在于为下一项发现提供“垫脚石”。“我不太确定AI带来的发现是否完善、是否需要对数据进行更进一步的探索，还是需要人类的智慧去诠释。如果放任AI不管，就可能生成很多幻觉，还有一些人类不能理解的知识，这些知识是否能够推动人类进步，这些问题亟待思考解决。”

意大利技术研究院高级科学家Ryad Chellali对AI黑箱问题给予警示：“AI是一个不可逆系统，我们得到结果、消化知识，但因为存在黑箱，我们无法重新构建起中间的知识体系，所以研究解释这个黑箱非常重要，同时也需要让AI实现全球共享。”

在“科学迭代重塑人类未来”论坛上，与会嘉宾展望未来十年，同样勾勒出了一个共同的核心愿景：科技与教育的“平权”。

有学者提出，最期望看到未来十年全球所有学生都能免费使用AI工具获取知识，而亚吉则将目光投向了发展中国家的青年，他强调不能在AI发展上把这些人抛在后面。

正如中关村人工智能研究院院长、北京中关村学院教授邵斌所总结的，未来，科学不仅是更快的发现，更是提出更好的问题，连接学科与机构，让科学进步最终创造属于全人类的持久价值。