在2025世界人工智能大會上，阿裡巴巴展示通義大模型。 　　施 華攝（影像中國）

　　最近，英國帝國理工學院微生物學專家何塞·佩納德斯發現並驗証了一種全新的細菌基因傳播機制：超級細菌（對抗生素具有耐藥性的細菌）通過獲取病毒尾部結構來實現進化。佩納德斯和他的團隊前后用了10年時間完成這一研究。然而，令他震驚的是，谷歌公司今年2月推出的“AI聯合科學家”，僅用了48小時就驗証了這一尚未發表的成果，並提出多個合理的科學假說，甚至還包含一個佩納德斯未曾考慮過的方向。佩納德斯表示，如果能更早知道這一猜想，無疑可以為研究節約數年時間——AI科學家的潛力可見一斑。

　　所謂“AI科學家”，並非指在實驗室操作精密儀器的實體機器人，而是由大語言模型驅動的、具備專業科學知識且有一定自主性的智能體，它能夠自主提出科學猜想和研究方案。近年來，隨著大模型推理能力井噴式發展，以及大數據平台、算力基礎設施的進步，AI科學家正從概念構想加速邁向實際應用。它們既可以有效模擬人類科學家團隊有關研究討論、文獻分析、假設生成、實驗設計甚至儀器操作等任務流程，多個智能體之間還能夠進行“頭腦風暴”，激發出超出單個智能體認知的“群體智能”。

　　AI科學家的意義遠不止於提升科研效率，更在於推動科研范式的深刻變革。當前，全球科研機構正競相開發各具特色的AI科學家系統。按照功能定位，研究方向主要分為兩類。

　　第一類旨在構建輔助人類科學家的“科研助手”。人類科學家仍是研究主體，智能體為研究者提供跨領域的學科知識和研究思路。比如，美國斯坦福大學開發的名為“虛擬實驗室”的在線系統，可以根據人類科學家的需求，組建不同學科背景的AI科學家團隊展開科研。今年7月，“虛擬實驗室”構建了包括“免疫學家”和“計算生物學家”等在內的虛擬聯合團隊，提出了新的納米抗體計算框架，成功輔助人類科學家設計了92款抗病毒納米抗體，相關研究發表在《自然》雜志。

　　第二類的研究目標則更具挑戰性——打造一個完全自主的科學發現系統。這類系統能夠依靠多個智能體的協作，在復雜的動態環境中解決具體的科學問題。在此過程中，人類科學家的主要工作可能就是提出研究目標、驗証並反饋實驗結果。2024年8月，日本科技公司“魚AI”開源了“AI科學家”系統，首次實現完全由AI驅動的、從提出科學構想到撰寫學術論文的科研過程。今年3月，該系統產出的一篇計算機科學論文通過了國際頂級學術會議的專家評審。今年5月，美國AI研究機構“未來之家”宣布，其多智能體系統“知更鳥”自主發現了一款治療干性黃斑病變（致盲的一大主因）的藥物，並通過RNA實驗驗証了其作用機制。這些創新成果讓人們看到，AI科學家技術可能已不再停留於“紙上談兵”，其在科學研究和產業應用層面已展現出一定實力。

　　我國也在加快構建AI科學家系統。2024年10月，上海人工智能實驗室聯合多家單位開源了多智能體科學社群模擬系統——“虛擬科學家”，可以模擬人類科學家的合作過程來研究科技創新規律﹔2025年7月，聯合崖州灣國家實驗室和中國農業大學等單位，發布了首個生物育種領域的自主科學發現系統“豐登·基因科學家”。在該系統的輔助下，科研人員在主糧作物中發現了數十個此前未被報道的基因功能，並獲得實驗証實。

　　盡管AI科學家在技術上已取得階段性成果，但在可靠可控、人機關系、科研倫理、合規監管等諸多方面仍有大量問題亟待解決。科學界長久以來關於“AI是否會取代人類”“AI是否會弱化人類獨立思考能力”等問題的爭論也在持續。不過可以確定的是，人類社會正不斷朝著通用人工智能的時代邁進。未來，AI科學家技術有望與機器人和傳感器深度結合，通過傳感器感知實驗環境並借助機器人執行實驗，從而完成從假設提出到實驗驗証的全自主科學發現閉環。

　　可以預見，未來將有更多具備實體形態的“AI科學家”輔助人類在復雜環境下開展科學研究：“AI作物遺傳學家”在盛夏的稻田中檢查水稻生長狀況，“AI土壤學家”在月球基地的無氧環境下分析月壤，“AI核物理學家”在輻射環境中操作儀器——這些曾經存在於科幻中的場景，將逐步成為現實。

　　（作者為上海人工智能實驗室研究員）

　　《 人民日報 》（ 2025年08月25日 16 版）

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