人工智能赋能科学研究：探讨AI如何提升科技创新效能及未来发展方向

中国经济网络，北京，2月21日（记者李方）人工智能正在触发从科学研究范式，科学研究方法到应用方案的系统变化，预计该方案将显着提高科学和技术创新的科学研究机构和工业的科学和技术创新效率。 2月19日下午，在北京举行了有关“授予人工智能科学研究”的研讨会，来自世界各地的专家和学者讨论了这个问题。

“在DeepSeek问世后，Nature Magazine在一周内发表了五篇文章，讨论了它是否可以促进科学和技术的发展。我个人认为“授权”一词低估了人工智能对科学的颠覆。”中国工程学院院士学院和Zhijiang实验室王江的主任说，人工智能不是工具革命，而是科学革命的工具。

那么，人工智能将取代人类研究吗？ “不，应该在这里帮助人类进行研究。”中国新一代人工智能发展战略研究所的执行董事Gong Ke表示，应继续改善AI4S（AI）的能力（AI），并应增强解释模型。为了共同制定标准和规范，我们还应该促进资源共享，加强跨学科和跨行业的交流和合作，并开发开源，开放的科学和创新模型。

“人工智能将越来越多地用于实现重大的科学突破。”温迪·霍尔（Wendy Hall）是皇家科学院的院士，南安普敦大学（University of Southampton）的金刚教授兼计算机科学副校长，联合国人工智能高级咨询局的专家，通过视频说：“我们将在科学领域看到一个巨大的突破，因为人工智能可以分析大量数据，这是前所未有的。 AI之前，我们将进行图像处理和数据统计分析。

欧洲科学学院的外国院士孙毛宗（Sun Maosong）兼Tsinghua University人工智能研究所的执行副校长说，AI4S非常具有挑战性，但与AI+X相比，它实际上是相对容易的，结果是相对确定。 “因为AI4的对象是自然科学，所以这件事有些不变，这实际上是最适合人工智能做的。”

为什么大型模型具有如此强大的能力？这个模型是如何产生的？阿里巴巴集团副总裁兼大数据和智能实验室负责人Ye Jiping介绍了：“三个步骤，训练前大型模型和基本大型模型，其次是培训后，包括教学微调和编号学习。培训大型模型需要大量数据，整个Internet上的所有数据收集都需要大量算法，并且在Kilocard和Wanka级别培训了大型模型很少的计算能力和很少的数据可以完成，实际上，基于强化学习的培训数据可能不需要。

但是，AI仍然无法避免“严重的胡说八道”。中国科学院自动化研究所的研究人员Zeng Yi认为“人工智能仍然是一种看似聪明的信息处理工具，它仍然会犯许多许多人没有犯的错误。”他指出：“从科学意义上讲，人工智能现在不存在。有必要对各种学科进行科学的理解，以促进人工智能科学本身的塑造，以便真正形成积极的循环。”

另一方面，人工智能的快速发展为能源系统带来了许多挑战。 “我们看到对计算和能源需求的需求不断增长，尤其是随着集中大型语言模型的兴起，人均二氧化碳排放量正在急剧上升。训练大型模型需要大量能量，这对环境有害。 “欧洲科学学院的院士Shahran Dusta，奥地利维也纳技术大学教授，信息学院分布式系统研究系主任，他通过视频演讲提出，我们应该增加研究的投资和分布式情报的工业应用。

世界互联网互联网会议的人工智能专业委员会主持了有关“授权人工智能科学研究”的研讨会。在2024年武洪峰会上，世界互联网会议人工智能专业委员会正式成立。作为会议建立的第一个专业和标准化分支，特别委员会将人工智能领域的国际组织，知名智囊​​团和科学研究学院汇集在一起​​。该行业的专业协会，权威专家和专业人才已经建立了标准促进计划，安全和治理促进计划和工业促进计划。该研讨会是特别委员会成立后的第一次公共活动。