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　　在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已逐渐渗透到各个领域，尤其是在科学研究方面。北京科技大学文法学院的讲师曾雄，在2025年2月时，带来了一个令人瞩目的开源模型——DeepSeek-R1。这一模型凭借其高效推理能力以及跨领域适应性，引发了全球科学界的关注。DeepSeek的开源特性、高效性和低成本优势，将成为科学研究的新利器，可能引发一场颠覆性的变革。

　　AI与科学研究的结合，不仅提高了科研效率，还加速了科学发现和人类文明的进步。面对这个崭新的机会，2023年3月，我国科学技术部和自然科学基金委员会启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作。这项工作围绕数学、物理、化学、天文学等基础学科的关键问题，并且在药物研发、基因研究、生物育种等领域展开，通过布局“人工智能驱动的科学研究”（AI4S）前沿科技研发体系。

　　AI4S代表了新时代科研的新范式，其核心特征包括高效、创新和融合。目前，各地科研人员广泛使用生成式人工智能（GAI）和机器学习算法来分析大量数据，如文本、代码和图像，快速生成新的想法及解决方案。具体来说，AI可以辅助文献检索、论文撰写、代码开发等，从而极大地提高科研效率。

　　多项成功案例证明了AI4S在各学科领域的有效性。例如，DeepMind开发的AlphaFold成功预测了数千种蛋白质的结构，其准确率超过90%。在医学领域，AI帮助科研人员发现新的抗生素，而在天气预报中，AI模型的速度和准确性超越了传统的方法。

　　然而，随着AI4S的快速发展，也给科研带来了不少风险，包括科研成果的可重复性危机、低质量科研成果泛滥、以及个人科研主体性地位的削弱。

　　科研的可重复性与验证是科学诚信和科学方法的基石。可重复性是指独立研究人员能够使用相同或相似方法，得出相同结果的能力。然而，随着AI技术的应用，算法的不透明性使得生成结果的解释和验证变得困难。质量不高的数据集以及缺乏标准化的建模和评估流程，加剧了这一危机。

　　由于AI的应用门槛较低，许多研究者在追求快速成果的过程中，产生了大量低质量的论文。这些所谓的“论文工厂”不仅对同行评审造成了困扰，也导致科研信息的错误与虚假传播加剧。OECD的报告指出，AI生成的内容和人类创造的内容日益难以分辨，进一步加大了科研失信的风险。

　　过度依赖AI将使科研人员的批判性思维和创造力逐渐退化，他们可能会过分相信AI所提供的单一答案，从而放弃主动探索的精神。与此同时，由于资源分配的不均衡，不同地区的科研人员可能会因缺乏足够的支持而产生了更为明显的“智能鸿沟”。

　　对此，曾雄提出，需要实施协同治理，既发掘科研群体的自我监管作用，又重视外部的规范与监督。明确方向和政策支持是推进AI4S发展的关键。

　　在美国和欧盟，相关的治理政策正在逐步建立。美国科学技术顾问委员会的报告强调了资源建设、规范制度和自我监测的重要性。而欧盟则通过资金投入和加强伦理素养，提升科研人员的意识与能力。这些政策都是为了构建一个健康的AI4S生态系统。

　　与此同时，中国在AI4S的规范化治理方面也在不断努力。2024年，中国科学院发布了关于在科研活动中规范使用人工智能技术的提醒，鼓励科研人员对AI生成的成果进行透明披露并负起责任。

　　为了提高科研人员的伦理意识和自我监督能力，国家需要为科研群体提供更多的资源和支持，从而激发他们探索与创新的动力。同时，推动科研基础设施与数据共享的建设，以增强AI技术在科学研究中的应用潜力。最终，建立起的治理框架，将让AI驱动科学研究实现良好的可持续发展。

　　AI4S作为新时代的科研新范式，既带来机遇，也伴随挑战。唯有通过有效的治理措施，才能消弭风险，发挥其在科学研究中的独特优势，推进科学进步和人类文明的未来发展。在这条探索与创新的道路上，各国在政策与实践方面的交流与合作将变得愈发重要。返回搜狐，查看更多