《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）的进步速度和规模空前，这表明社会可能正在经历一个拐点。随着大型数据集、新算法技术和计算能力的提高，AI 正在成为科学领域研究人员为古老问题寻求新解决方案的成熟工具。现在，人类比以往任何时候都更需要了解 AI 对科学的变革性影响程度，以及科学界需要做些什么才能充分利用它的好处。
AI如何改变科学研究？
AI驱动的技术正在改变科学研究的方法和性质。得益于大数据的出现（例如，从望远镜、卫星和其他高级传感器收集的大量异构数据），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、局限性和风险
机遇：AI可以在整个STEM领域找到应用，特别是在医学、材料科学、机器人学、农业、遗传学和计算机科学等领域。高质量的数据是AI应用的基础，但研究人员面临与可用数据的体量、异构性、敏感性和偏见相关的障碍。
局限性：AI工具的黑箱特性，以及潜在的专有性质，正在限制基于AI的研究的可复制性。数据的偏见、模型的可解释性等问题，使得独立研究人员难以审查、验证和复制实验。
风险：跨学科合作对于弥补技能差距和优化AI在科学研究中的好处至关重要。然而，这种合作被孤立的研究环境和不奖励跨学科合作以促进职业发展的激励结构所阻碍。
AI在科学研究中的未来发展方向
AI和科学计算基础设施：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，同时考虑到不同科学领域的多样化需求？
AI和小数据：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？如何有效使用AI技术来增强小数据集以用于训练目的？
AI和科学系统中的不平等：在为代表性不足的社区提供公平获取AI技术方面存在哪些障碍？AI如何被用来扩大包括代表性不足的学者和非科学家公众在内的科学和专家社区的参与？
AI和知识产权：AI系统的哪些输入（数据集、算法或输出）对知识产权保护至关重要，它与科学中开放科学原则的应用以何种方式相互作用？
AI和科学技能的未来：随着AI日益融入，科学研究中的技能需求如何变化？未来研究人员将需要哪些能力，需要哪些努力来促进AI素养在不同科学学科中的普及？
AI和学术交流的未来：随着AI技术的融合，学术交流和科学交流的格局如何发展？如何利用AI来改善学术成果的知识转化、多语言和多模态？
AI和环境可持续性：AI在促进科学界可持续实践方面可以发挥什么作用？如何优化AI算法以增强环境建模的能源效率，并在气候科学、生态学和环境监测等领域促进可持续实践？
AI标准和科学研究：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？科学界如何有助于建立AI标准。
本报告由AI和应用科学领域的领先专家工作组指导，并由英国皇家学会开展的一系列活动提供信息。这些活动包括与皇家学会会员的访谈；全球专利景观分析；历史文献回顾；委托的AI科学应用分类；以及从大型语言模型到沉浸式技术等主题的几次研讨会。这些活动在附录中有详细列出。总共有100多位来自不同学科的领先科研人员为本报告做出了贡献。