人工智能赋能科学研究：挑战与展望

当前，人工智能（AI）在科学研究中的应用日益广泛，然而其表现仍然存在诸多不足。2月19日下午，世界互联网大会人工智能专业委员会主办的“人工智能赋能科学研究”研讨会在京举行。会上，专委会主任委员、中国科学院自动化研究所研究员曾毅指出，尽管人工智能在推动科学发现方面展现出巨大潜力，但它仍未能达到真正科学意义上的智能水平。

曾毅表示，人工智能可以作为推进科学发明发现的新范式，也可以作为辅助科学家的有效工具。然而，目前的人工智能系统只是看似智能的信息处理工具，常常会犯下人类不会犯的错误。例如，某些AI系统在面对简单问题时也会以不可预测的方式出错，甚至在图像生成方面也存在与预期不符的情况。

案例分析：AI的回答失误

曾毅在现场展示了他对两个AI系统的提问截图，询问“‘中国科学院大学’包含几个字”。最初，这两个系统都正确回答了“七个字”。但当曾毅故意指出它们的回答“错误”时，其中一个AI系统DeepSeek不断道歉并重复“抱歉，我回答有误，实际上有七个字”。而另一个系统ChatGPT-4则直接改变答案，声称“实际上，‘中国科学院大学’一共包含六个字”。这表明，即使面对简单的问题，现有的生成式AI也无法保证始终如一的准确性。

人工智能的局限性

曾毅认为，尽管人工智能在某些领域的进展显著，但这些进展并不意味着AI已经具备了真正的智能机制。AI的行为虽然可能看起来与人类相似，但这并不代表其智能机制能够经受住严格的科学检验。曾毅指出，许多基于大规模数据统计和强大计算能力的人工智能系统虽然发展迅速，但距离科学意义上的人工智能和通用人工智能仍有很大差距。

未来的发展方向

曾毅强调，真正科学意义上的计算智能或基于自然机制的人工智能，其学习、发育和演化过程不能完全简化为计算。相反，它们是在高度交互的环境中经过数亿年的自然演化逐渐形成的。因此，未来的AI研究不仅需要多学科交叉合作，还需要基于自然机制构建更加科学的人工智能系统。

结语

曾毅总结道，现代人工智能虽然可以在一定程度上辅助科学发明和创造，但如果一个AI系统仍然会犯下人类不会犯的错误，那么我们仍然处于“人类时代”，而非“人工智能时代”。在科学发现和发明的过程中，部分工作可以通过人工智能辅助完成，但另一部分仍然需要依赖科学家和社会公众的共同努力。