【導(dǎo)讀】谷歌、斯坦福等陸續(xù)推出「AI科學(xué)家」，協(xié)助人類科學(xué)家推動科研范式革新。科學(xué)家親身試用后或震驚其洞察之深，或質(zhì)疑其缺乏靈感與人性溫度，AI能代替人類思考嗎？

斯坦福大學(xué)的病理學(xué)家ThomasMontine在4月的某個周日早晨，按照「慣例」舉辦了一次會議。

他先是給幾位「神經(jīng)科學(xué)家」、一位「神經(jīng)藥理學(xué)家」和一位「藥物化學(xué)家」分配了任務(wù)——研究阿爾茲海默病的潛在治療方法。

幾分鐘后，他就得到了一份一萬多字的研究報告。

在這場會議中，沒有人打斷、沒有人跑題，更沒有人玩手機(jī)，「它們」是如何交流的？

歡迎來到AI主導(dǎo)下的科學(xué)家日?！柑摂MAI科學(xué)家」，一種前所未有的，重構(gòu)科研的基本單元。

借助LLM，「AI科學(xué)家」正在重塑科研過程。

從谷歌、斯坦福到上海人工智能實(shí)驗(yàn)室，科學(xué)家們正在測試由虛擬科學(xué)家組成的AI小組。

這些由「聊天機(jī)器人」組成的科研團(tuán)隊(duì)正在協(xié)助科學(xué)家們進(jìn)行頭腦風(fēng)暴、實(shí)驗(yàn)設(shè)計、文獻(xiàn)整合乃至提出研究假設(shè)。

這種新型人和AI「共研」方式是否能成為未來科研范式的雛形？

斯坦福大學(xué)計算生物學(xué)家的團(tuán)隊(duì)于2024年11月宣布了VirtualLab系統(tǒng)，Montine使用的正是該系統(tǒng)的某個版本。

無獨(dú)有偶，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的一個研究小組在2024年10月也推出了一種類似的虛擬科學(xué)家系統(tǒng)，VirSci。

開源地址：https://github.com/open-sciencelab/Virtual-Scientists?tab=readme-ov-file

探索這一概念最突出的是谷歌的研究人員。

今年2月，谷歌推出一款基于Gemini2.0構(gòu)建的多智能體AI系統(tǒng)，作為「虛擬科學(xué)合作者」。

這些「虛擬科學(xué)家」幫助真正的科學(xué)家生成新穎的假設(shè)和研究方案，從而加快科學(xué)和生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。

在以上這類系統(tǒng)中，AI科學(xué)家們不僅僅能交流「想法」，它們還能聯(lián)網(wǎng)、寫代碼。

多個「AI科學(xué)家」可以組合成一個更大的系統(tǒng)，能夠?qū)Ｗ⒂趯儆诟髯缘膯栴}而不被分散注意力。

伊利諾伊州芝加哥大學(xué)和阿貢國家實(shí)驗(yàn)室的計算機(jī)科學(xué)家RickStevens說：

從某種意義上說，這在本質(zhì)上與擁有更多同事并沒有太大不同。

只不過它們不會疲倦，而且接受了全方位的訓(xùn)練。

最近，「Nature」在一篇文章，深入探討了科學(xué)家對于這些「AI科學(xué)家」的最真實(shí)感受。

一個完全由AI聊天機(jī)器人組成的「科研團(tuán)隊(duì)」，開會的時候是什么風(fēng)格？滿屋子的諾獎得主？還是一群本科生？

這些「AI科學(xué)家」只是簡單的聊天機(jī)器人，背后還是具有更復(fù)雜的技術(shù)？

三家「AI協(xié)同科學(xué)家」系統(tǒng)有何區(qū)別？

斯坦福大學(xué)的這個系統(tǒng)，是JamesZou團(tuán)隊(duì)利用GPT-4o打造的。

它里面默認(rèn)有兩個AI在干活：一個當(dāng)「首席調(diào)查研究員」，負(fù)責(zé)帶頭想點(diǎn)子；另一個當(dāng)「評論家」，專門提一些有用的改進(jìn)建議。

開源地址：https://github.com/zou-group/virtual-lab

谷歌這套系統(tǒng)則是DeepMind的AlanKarthikesalingam和VivekNatarajan等用Gemini2.0創(chuàng)建的。

與斯坦福的系統(tǒng)相比，它比較學(xué)術(shù)派，專門搞生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究。

系統(tǒng)架構(gòu)如下：

AI協(xié)同科學(xué)家系統(tǒng)

在劈柴看來，它是一個能利用先進(jìn)的推理能力來綜合大量文獻(xiàn)，為科學(xué)家在「生成新穎假設(shè)」和提出詳細(xì)的「研究策略」方面，加速科研突破的——「科學(xué)家的虛擬助手」。

谷歌與斯坦福的系統(tǒng)區(qū)別在于，前者不允許用戶為智能體分配科學(xué)專長。

簡單說，谷歌這個AI系統(tǒng)能干好幾件事；

出點(diǎn)子、分析和挑毛病、把舊點(diǎn)子變出新花樣、檢查想法是不是太像了、給所有點(diǎn)子排個名，最后還能自己反思一下整個工作干得好不好。

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的VirSci系統(tǒng)由NanqingDong等人提出。

它類似于一個組織者，專門協(xié)同「集團(tuán)軍」搞事情。

據(jù)團(tuán)隊(duì)介紹，VIRSCI包括五個關(guān)鍵步驟：合作者選擇、選題討論、點(diǎn)子生成、新穎性評估和摘要生成。

可以看到，這些系統(tǒng)中的LLM不僅會互相交流想法，還會搜索互聯(lián)網(wǎng)、執(zhí)行代碼并與其它軟件工具交互，這使它們成為「自主AI」的一部分。

那它與人類科學(xué)家有何區(qū)別呢？

阿貢國家實(shí)驗(yàn)室的計算機(jī)科學(xué)家RickStevens直言，在某種意義上，這跟擁有更多同事本質(zhì)上沒啥區(qū)別。

他們能24小時不知疲倦的工作，還接受過全面的訓(xùn)練。

人類科學(xué)家VS「AI科學(xué)家」

當(dāng)人類科學(xué)家真正開始與這些「虛擬同事」共事，會發(fā)生什么？

AI科學(xué)家所提出的思路，是富有啟發(fā)、令人驚艷，還是僅僅邏輯自洽但缺乏實(shí)際價值？

它們的存在，是靈感放大的助推器，還是變成了另一種形式的信息噪音？

GaryPeltz：我差點(diǎn)從椅子上掉下來

斯坦福大學(xué)的醫(yī)學(xué)研究員GaryPeltz經(jīng)常使用人工智能，他是谷歌人工智能合作科學(xué)家項(xiàng)目的首批體驗(yàn)者。

他希望利用該系統(tǒng)尋找治療肝纖維化的藥物。

當(dāng)時谷歌這個系統(tǒng)還沒有開發(fā)完成，他把自己的要求發(fā)給了谷歌一名工作人員。

大約一天后，他就收到了谷歌人工智能合作科學(xué)家系統(tǒng)的輸出，以下為部分摘錄。

「當(dāng)我讀到它時，我差點(diǎn)從椅子上跌了下來」，Peltz說。

Peltz剛剛寫了一份提案，重點(diǎn)闡述表觀遺傳變化在肝纖維化中的重要性，而這個「AI聯(lián)合科學(xué)家」針對其建議的治療方案竟然也瞄準(zhǔn)了相同的主題。

AI聯(lián)合科學(xué)家提出了三種藥物，而佩爾茨又提出了另外兩種（所有這些藥物已經(jīng)獲批用于治療其他疾?。?/p>

為了加速系統(tǒng)研發(fā)和測試，谷歌聘請了Peltz。

在接下來的幾個月里，佩爾茨的實(shí)驗(yàn)室在其人類類器官模型中測試了這五種藥物。

AI提出的三種建議中有兩種顯示出促進(jìn)肝臟再生和抑制纖維化的潛力，而佩爾茨提出的兩種均未奏效。

Peltz說，這次經(jīng)歷讓他印象深刻：「這些大語言模型（LLM）對于早期人類社會而言，就如同火一般重要」。

當(dāng)然，并不是所有人都認(rèn)同，其他肝臟研究人員表示，該人工智能提出的藥物建議既不特別創(chuàng)新，也不夠深入。

西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的研究員認(rèn)為「這些建議相當(dāng)符合常識，并沒有太多深刻的見解」。

但Peltz表示，「尤其令他感到震驚的是，AI并沒有把我所重視的事情放在優(yōu)先位置」。

閱讀人工智能報告的感覺與他同博士后交流的情形類似。

「AI看待問題的方式和我完全不同。」

FranciscoBarriga：AI想的和我一樣

FranciscoBarriga來自巴塞羅那瓦爾德希布倫腫瘤研究所的癌癥基因組。

FranciscoBarriga是一名生物化學(xué)家，職業(yè)是一名小鼠模型專家和基因組工程師，完全不會變成，也幾乎沒有AI方面的經(jīng)驗(yàn)。

他抱著猶豫的心態(tài)參與了這次試驗(yàn)，懷疑自己會充當(dāng)一個技術(shù)不精通的對照組角色。

Barriga讓AI設(shè)計小鼠模型實(shí)驗(yàn)，以測試特定生物化合物在使用最少數(shù)量小鼠的情況下對腫瘤或免疫細(xì)胞的影響能力。

這是一個他非常熟悉的主題。

Barriga表示，「AI科學(xué)家」團(tuán)隊(duì)提出的方案與他會做的完全一致：

AI科學(xué)家團(tuán)隊(duì)選擇了「正確的模型、正確的實(shí)驗(yàn)」。

不過，Barriga表示他總覺得這個過程缺少了一些關(guān)鍵的東西。

「這個過程絕對沒有人類參與」。

這些AI智能體輪流「發(fā)言」，常常使用編號列表，并且從不會無禮、打斷他人或爭論不休。

「它缺少了那種直覺的飛躍，比如你在下午三點(diǎn)偶然在走廊喝咖啡時，與某個植物生物學(xué)家隨意交談中所能獲得的那種靈感。」

當(dāng)然，Barriga可以在自己的虛擬團(tuán)隊(duì)中加入一位植物生物學(xué)家——或者是一位量子物理學(xué)家，或任何其他人，但他尚未嘗試這樣做。

「也許它可以用來碰撞想法。但它會改變我日常的工作方式嗎？我對此表示懷疑，」Barriga補(bǔ)充說。

這個系統(tǒng)或許可以成為他的博士生在遇到困難時的一種參考：

如果他們遇到了問題而我又太忙無法顧及時，也許我可以被替代。

Peltz和Barriga代表了真正的人類科學(xué)家對于「AI科學(xué)家」的兩種態(tài)度——驚訝和遲疑。

就像Barriga調(diào)侃的那樣，也許AI科學(xué)家頂多能代替我，給我的博士生出點(diǎn)建議。

另外一位來自馬薩諸塞州波士頓兒童醫(yī)院研究罕見疾病的CatherineBrownstein或許更懂得如何和這些「AI科學(xué)家」相處。

大語言模型（LLM）可以提升速度、效率并拓寬思維方式。

但她提醒道，用戶通常必須具備專業(yè)知識，以便能夠發(fā)現(xiàn)錯誤。

你必須大致了解自己所談?wù)摰膬?nèi)容，否則很容易被完全誤導(dǎo)。

雖然Brownstein的態(tài)度似乎處于「中庸」的狀態(tài)，但她非常感激這些「虛擬科學(xué)家」。

當(dāng)Brownstein使用AI對她正在撰寫的一篇論文進(jìn)行審閱時，AI建議她去詢問患者。

患者認(rèn)為研究的下一步應(yīng)該朝哪個方向發(fā)展。

這一建議令她既驚訝又感激。AI似乎比人更具有人情味，亦或者AI考慮的更全面。

她說，自己本應(yīng)想到這一點(diǎn)，但事實(shí)上卻沒有。

我當(dāng)時感到很尷尬，我停下來看著屏幕整整一分鐘，心想：

天哪，我怎么會偏離了最初專注于以患者為中心的研究熱情如此之遠(yuǎn)？

這類體驗(yàn)，似乎描繪出一種新型合作的雛形：AI不是要取代科學(xué)家，而是成為一個時刻在線、始終專注、不帶偏見的思維合作者。

或許，科學(xué)的未來并非一直由AI主導(dǎo)的，而是一個充滿了人類「不完美」的爭論、直覺與AI「完美」的計算、分析相互碰撞。

最終的偉大發(fā)現(xiàn)，可能就誕生于AI助手與人類科學(xué)家有序與無序的交響之中。

高三作文|內(nèi)外兼修,并蒂蓮花分外艷

內(nèi)外兼修者，必為贏家|——。一位真正的淑女或紳士亦或謙謙君子，不僅要舉止優(yōu)雅，還要談吐恰當(dāng)?shù)皿w_。這需要外修行為舉止等形象，內(nèi)修人文涵養(yǎng)。做人亦是如此，從出生到死亡，我們一直在學(xué)習(xí)，學(xué)的不僅是如何打扮，還有為人處事的道理和文化。著名鋼琴家朗朗是出了名的勤奮，他每次演出都會盛裝出席，不會因?yàn)樽约撼磷碛谝魳范浫绾问救?，也因此他?內(nèi)方外圓，人生之道項(xiàng)穆在《書法雅言》中說道：“圓而且方，方而復(fù)圓，正能含奇，奇不失正，會于中和，斯為美善——?！狈脚c圓處理和諧是書法的妙境所在，書法如此，人生亦是如此。唯有方圓相濟(jì)，以方正之心做人，以圓融之道處世，方可行穩(wěn)致遠(yuǎn)。何為“內(nèi)方外圓”？所謂“方”，不是孤傲，不是死板，而是修身是什么。

七上語文期末考試,閱讀理解高分講解:《人生要有兩種“氣”》

③“底氣”靠什么獲得呢？靠平生所學(xué)、所悟、所做而獲取和積累的經(jīng)驗(yàn)、智慧，是一種內(nèi)外兼修、知行合一、言行一致的氣度，是一個人無形的寶貴資產(chǎn)和內(nèi)在賦能。一個人的“底氣”與教育程度、學(xué)養(yǎng)、人品、格局、心態(tài)有關(guān)，與后天的學(xué)習(xí)、修煉、進(jìn)取、迅速補(bǔ)齊人性“短板”有關(guān)，與家庭出身、性別、相貌地位、金錢無好了吧！