2025年，AI到底会给科学界带来怎样的变化？
2025年，AI到底会给科学界带来怎样的变化？
2025年，AI到底会给科学界带来怎样的变化？在一场由清华大学、北京大学等高校学者参与的圆桌讨论中，专家们围绕AI在科学研究中的应用展开了深入探讨。从化学到生物医学，从心理健康到职业变革，专家们分享了AI带来的机遇与挑战，以及对未来的展望。
科学四十人圆桌活动现场图。从左至右依次为：清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长薛澜，北京大学理学部副主任、化学与分子工程学院教授、生物医学前沿创新中心研究员高毅勤，北京邮电大学信息与通信工程学院教授、科学探索奖得主王光宇，清华大学计算机系教授、智能技术与系统实验室副主任黄民烈。
AI在科学领域的应用现状
化学与计算化学
高毅勤教授指出，化学研究面临巨大的数据量挑战，例如小分子的可能性高达10的200次方种，药物分子也有10的60次方种。传统的理论推导和科学计算难以应对这种复杂性。而深度学习为解决这一问题带来了新的可能。通过压缩表示和特征提取，AI能够帮助研究人员更快地理解分子结构和相互作用，从而推动生命科学领域的研究。
生物医学计算
王光宇教授的研究方向是智能信息处理和生物医学计算。他强调了AI在生物医学领域的三个关键层面：大规模数据协作、智能算法和模型创新，以及应用层面的工具开发。团队构建了一个1760亿参数的生物医学基础模型，通过在海量科学大数据上训练，使其具备生物医学知识与能力。此外，他们还开发了可信的隐私计算平台，以支持科研机构的合作。
AI for 心理健康
黄民烈教授领导的研究小组专注于AI的安全和对齐，以及AI在心理健康领域的应用。他们开发了基于大模型的AI心理咨询工具，能够提供初步的心理状态评估和情绪疏导。此外，还开发了培训咨询师的工具，以帮助咨询师提升技能。黄教授认为，AI作为心理咨询师达到中级咨询师水平是非常有可能的。
AI for Science的关键挑战
专家们讨论了在使用AI for Science过程中遇到的挑战，主要包括数据污染、算力需求、以及如何确保AI工具在真实场景中的可用性。高毅勤教授提到，分子领域的模型需要符合量子力学规律和对称性要求，这与通用模型有很大不同。王光宇教授则强调了生物医学领域数据的复杂性，指出通用大模型在专业场景下的适用性有限。
AI如何重塑科学研究
专家们探讨了AI是否能够识别新的科学问题、发现反常现象，以及提出创新想法。王光宇教授认为，生成式AI能够提出大量新的假设和方案，从而拓展科研的问题空间和解空间。黄民烈教授提到，AI确实有可能提出创新性的假设，关键在于如何更好地处理长尾数据。高毅勤教授则指出，AI在复杂系统中的潜力巨大，但需要人机结合才能真正发挥其作用。
AI的未来展望
专家们讨论了AI是否会在不同科学领域持续引导出突破性的成果。黄民烈教授认为，虽然AI已经在多个领域取得突破，但未来获得诺贝尔奖的概率可能会降低。王光宇教授则认为，AI在生物医学领域仍有很大潜力，特别是在解决重大疾病问题方面。高毅勤教授则指出，AI带来的变化可能不会超过量子力学或微积分等重大科学发现。
AI vs. 传统工具
专家们讨论了AI与其他科学工具的区别。王光宇教授指出，AI的本质是让机器具备类似人类的能力，随着大模型的发展，AI在一定程度上已经具备了丰富的知识和推理能力。高毅勤教授则认为，AI带来的变化可能没有量子力学或微积分等重大科学发现那样深远。
AI时代的职业变革
专家们讨论了AI对职业的影响。黄民烈教授指出，AI正在改变教育方式，需要重新思考如何设计教育工具、教育方法和教育理念。高毅勤教授则强调了基本科学素养的重要性，认为在文科中引入一些基本的科学和数学素养，或许可以用更高效的方法来展开研究和教学。
科学家快闪接力
在快闪接力环节，多位科学家分享了他们对AI未来的看法。黄民烈教授指出，目前的AI没有自主情感，但研究者希望让AI有自己的心理状态和状态变化过程。李春光教授担忧大量人工生产的内容可能会影响发现事实、真相和真理的能力。王飞跃研究员提出，智能本身是不可解释的，但可以治理。张峥教授认为AI有资格获得诺贝尔和平奖。刘钝教授则提醒大家关注大数据和大语言模型的控制权问题。颜基义教授表示，作为86岁的学者，他很高兴看到AI的迅猛发展。苏夜阳研究员强调了文科的重要性，认为文科可以帮助人们深刻思考AI与人类的关系。王雪凇研究员讨论了AI在天文学领域的应用前景。周忠和教授则提出了关于科研范式变化的问题。王飞跃研究员描绘了未来科学家的工作场景，认为科学家将成为智能新时代的“农民”。周祝平教授担忧AI可能带来的控制权问题。张峥教授认为AI是一个放大器，取决于使用者的心灵状态。夏志宏教授指出，AI基于概率论，无法提供创造性工作。饶毅教授则认为，AI对神经科学的影响有限，但在脑机接口领域可能有所作为。
这场圆桌讨论展现了AI在科学领域的广泛应用和深远影响，同时也揭示了AI发展过程中需要面对的诸多挑战。专家们的观点为理解AI的未来发展方向提供了重要参考。