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2025年10月8日,歐盟聯(lián)合研究中心(JRC)發(fā)布《AI在科學(xué)研究中的作用》(The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research - A Science for Policy, European Perspective)報告,對AI在科學(xué)及科研流程中的作用進行了科學(xué)技術(shù)分析,旨在通過循證洞察為戰(zhàn)略決策提供指導(dǎo)。報告探討了各類AI技術(shù)——尤其是機器學(xué)習(xí)(ML)、深度學(xué)習(xí)(DL)和生成式AI——如何重塑從假設(shè)提出、成果發(fā)表到學(xué)術(shù)共同體構(gòu)建等科研全環(huán)節(jié)。
報告的主要內(nèi)容概述如下:
1.政策背景
該報告指出,AI正以前所未有的速度重塑科學(xué)領(lǐng)域,徹底改變知識生成、實驗設(shè)計和成果共享的方式。歐盟已通過《AI法案》等舉措對AI治理進行整體規(guī)劃,該法案通過制定明確的風(fēng)險分級規(guī)則,確保在歐盟境內(nèi)使用的AI系統(tǒng)安全可靠、尊重基本權(quán)利與價值觀,同時促進可信賴AI的發(fā)展。
在此背景下,加速推動AI在科研領(lǐng)域的負(fù)責(zé)任應(yīng)用顯得愈發(fā)重要。《歐洲科學(xué)AI戰(zhàn)略》應(yīng)運而生,旨在:開發(fā)并完善AI工具與計算基礎(chǔ)設(shè)施的獲取渠道;培養(yǎng)和吸引專業(yè)人才;強化氣候變化、健康醫(yī)療及清潔技術(shù)等戰(zhàn)略領(lǐng)域的研究。該報告通過實證分析,系統(tǒng)闡述了AI如何變革科研流程、帶來的機遇與挑戰(zhàn),為政策制定者提供AI對科研誠信、創(chuàng)新生態(tài)及歐盟競爭力的實際影響評估,從而支撐該戰(zhàn)略的落地實施。
2.主要結(jié)論
該報告的分析證實,AI在科學(xué)研究的每個階段都具有變革性潛力。這些能力使研究人員能夠識別原本可能被忽略的模式與關(guān)聯(lián),從而促進科學(xué)突破并拓展跨學(xué)科合作。然而,AI的影響并非天然具有積極性——其效果高度取決于部署條件和治理框架。研究結(jié)果表明,為確保AI在保障科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性的同時充分發(fā)揮潛力,需要在三個主要領(lǐng)域采取政策行動。
首先,研究結(jié)果再次證明開放科學(xué)原則(包括開放數(shù)據(jù)、開放模型和開放基礎(chǔ)設(shè)施)對促進創(chuàng)新、保障AI驅(qū)動研究的可復(fù)現(xiàn)性與可信度至關(guān)重要。政策支持能拓展并維系這些生態(tài)體系,確保公平可持續(xù)地獲取必要工具。
其次,報告強調(diào)了日益嚴(yán)峻的計算與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。盡管AI模型正變得愈發(fā)強大和通用,但其訓(xùn)練與部署仍需消耗大量資源。這使對高性能計算(HPC)、AI工廠及開放科學(xué)數(shù)據(jù)庫的投資成為確保歐盟保持AI研究領(lǐng)先地位的關(guān)鍵。
第三,AI的融合要求科研人員掌握新技能體系。最具影響力的研究往往來自"復(fù)合型"角色與團隊——他們將深厚的科學(xué)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識與AI及數(shù)據(jù)科學(xué)方法相融合。因此政策應(yīng)聚焦于吸引、培養(yǎng)和留住這類跨學(xué)科人才,確保人類專業(yè)知識始終居于科研過程的核心地位。
最終,一個新問題浮出水面:認(rèn)知漂移風(fēng)險。這種現(xiàn)象源于人類與機器共同創(chuàng)造知識的過程,其本質(zhì)是對科學(xué)知識有效性標(biāo)準(zhǔn)及生產(chǎn)方式的根本性改變。具體表現(xiàn)為兩種形式:其一,AI技術(shù)可能無意間強化既有研究范式,限制探索問題的多樣性;其二,AI技術(shù)可能催生科學(xué)結(jié)論與人類研究者相割裂的文化,導(dǎo)致知識生產(chǎn)脫離人類的監(jiān)督掌控。AI還可能生成虛構(gòu)信息或"幻覺輸出",若未被識別,或?qū)⑴で茖W(xué)認(rèn)知。
解決這些問題需要制定相應(yīng)政策,包括提升AI素養(yǎng)、培養(yǎng)批判性思維以及促進跨學(xué)科合作,從而確保人類專業(yè)知識始終居于核心地位。歐盟通過主動防范這些風(fēng)險,既能守護科研過程的完整性,又能增強公眾對科學(xué)的信任。
3.主要發(fā)現(xiàn)
AI正通過成為知識生產(chǎn)的協(xié)作伙伴,在科研全流程中提供助力,從而重塑研究范式。它能加速文獻(xiàn)綜述與知識發(fā)現(xiàn),催生創(chuàng)新性研究假設(shè),支撐更高效精準(zhǔn)的實驗設(shè)計,并助力處理復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)集。尤其是AI正在深刻變革以下科研環(huán)節(jié):
——提出問題與假設(shè)構(gòu)建:AI正從被動工具演變?yōu)?AI協(xié)研科學(xué)家",通過加速文獻(xiàn)分析與識別知識空白,在研究的早期階段提供助力。這一功能催生了新型"跨學(xué)科合作",因為AI工具能整合不同領(lǐng)域的信息,提出新穎且可驗證的假說。在科學(xué)研究的全流程中,大語言模型(LLMs)及其他領(lǐng)域?qū)S孟到y(tǒng)能夠串聯(lián)起先前互不關(guān)聯(lián)的概念,但需要人類監(jiān)督以確保有效性,并防止研究偏向已有充分文獻(xiàn)記載的領(lǐng)域。
——–設(shè)計與實施實驗:AI實現(xiàn)了實驗設(shè)計的自動化、模擬與優(yōu)化,既提升了效率,又催生出"自動駕駛實驗室"。AI工具可生成可執(zhí)行實驗代碼,并實時管理復(fù)雜儀器。AlphaFold榮獲諾貝爾獎的突破正是AI變革力量的典范,其精準(zhǔn)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的能力,大幅加速了生物機制假說的驗證進程。這使得科學(xué)家能探索更廣闊的實驗領(lǐng)域,但也存在過度簡化現(xiàn)實復(fù)雜性的風(fēng)險。
——收集數(shù)據(jù)與分析:AI處理超越人類能力極限的海量多模態(tài)數(shù)據(jù)集,其模式識別能力已促成天文學(xué)、基因組學(xué)等領(lǐng)域的突破。考古學(xué)中的AI增強工具通過分析衛(wèi)星與激光雷達(dá)圖像的大規(guī)模數(shù)據(jù)集,發(fā)現(xiàn)了眾多新的古代遺址。基于這種分析能力,人工智能還被應(yīng)用于材料科學(xué)領(lǐng)域,催生出名為"逆向材料設(shè)計"的新范式,該技術(shù)逆轉(zhuǎn)了從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中分析特性的傳統(tǒng)流程,轉(zhuǎn)而通過計算生成具有特定目標(biāo)性能的新材料。這些技術(shù)應(yīng)用可能引發(fā)對數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型可解釋性以及"黑箱"模型不透明性的擔(dān)憂。
——解釋結(jié)果與歸納結(jié)論:AI驅(qū)動的方法能協(xié)助將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞見和形式化理論,但其因果解釋往往缺乏透明度。AI工具可作為保障機制,確保新發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有知識體系一致,從而輔助驗證過程。
——發(fā)表與傳播成果:AI工具正日益廣泛地應(yīng)用于科技論文寫作,包括文本潤色與摘要生成,既能提升表述清晰度,又能消除語言隔閡。自動化技術(shù)雖然輔助了初稿撰寫與數(shù)據(jù)可視化,但也引發(fā)了關(guān)于作者歸屬權(quán)、原創(chuàng)性及成果可信度的新思考。
資料來源:
PURIFICATO, E., BILI, D., JUNGNICKEL, R., RUIZ SERRA, V., FABIANI, J. et al., The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research——A Science for Policy, European Perspective, https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC143482
[本文為教育部國別和區(qū)域研究基地中國教育科學(xué)研究院國際教育研究中心成果]

本文由中國教育科學(xué)研究院“教育國際前沿”課題組負(fù)責(zé)人張永軍整理,編輯劉強。點擊左下角閱讀原文可下載該文獻(xiàn)。
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