《AI时代的科学》：人工智能如何改变科学研究的本质和方法

《AI时代的科学》：人工智能如何改变科学研究的本质和方法

近年来，人工智能（AI）的发展速度和规模前所未有，这表明社会可能正处于一个转折点。英国皇家学会于2024年6月发布的《AI时代的科学》报告，深入探讨了AI如何改变科学研究的本质和方法，以及科学界如何应对这一变革带来的机遇和挑战。

AI如何改变科学研究？

AI技术，特别是深度学习和大型语言模型，正在改变科学研究的方法和性质。得益于大数据的出现，基于AI的技术正在帮助识别大型数据集中的新模式和关系，这些模式和关系在其他情况下可能难以识别。这为科学研究提供了巨大的潜力，并鼓励科学家采用在其领域内超越现有方法的更复杂技术。

AI工具的能力，从现有内容中识别模式并生成新内容的预测，还允许科学家运行更准确的模拟并创建合成数据。这些模拟，从许多不同的来源（可能实时）提取数据，可以帮助决策者更准确地评估潜在干预措施的有效性，并解决紧迫的社会或环境挑战。

AI在科学研究中的机遇与挑战

机遇

• 突破性发现：AI已经在多个领域取得突破性发现，如AlphaFold在蛋白质结构预测方面的成功。
• 数据处理能力：AI能够处理和分析大规模、异构数据集，帮助科学家发现新的模式和关系。
• 模拟与预测：AI可以生成更准确的模拟和预测，帮助科学家更好地理解复杂系统。

挑战

• 可复制性：AI系统的黑箱特性使得实验结果难以复制，这可能影响研究的可信度。
• 数据质量：高质量数据是AI应用的基础，但研究人员面临数据体量、异构性、敏感性和偏见等障碍。
• 跨学科合作：AI与非AI学科之间的有限合作可能导致AI在各个领域的采用不够严格。
• 环境成本：操作大型计算基础设施所需的高能耗对环境造成压力。

未来研究方向

1. AI与科学计算基础设施：如何优化AI工作负载以充分利用科学研究中异构计算基础设施的潜力？
2. AI与小数据：在只有小数据可用的情况下，AI日益增长的使用对研究人员有何影响？
3. AI与科学系统中的不平等：如何确保代表性不足的社区公平获取AI技术？
4. AI与知识产权：AI系统的哪些输入对知识产权保护至关重要？
5. AI与科学技能的未来：随着AI日益融入，科学研究中的技能需求如何变化？
6. AI与学术交流的未来：如何利用AI改善学术成果的知识转化？
7. AI与环境可持续性：AI如何促进科学界可持续实践？
8. AI标准与科学研究：AI标准如何帮助解决基于AI的科学研究中的可复制性或互操作性挑战？

这份报告由AI和应用科学领域的领先专家工作组指导，通过与100多位科研人员的访谈、全球专利景观分析、历史文献回顾等方式，为AI在科学研究中的应用提供了全面的分析和建议。其建议如果综合考虑，应确保AI在科学研究中的应用能够充分发挥其潜力，并帮助维护公众对科学和科学方法完整性的信任。