机构名称：
¥ 7.0
本文研究了人工智能对创新的影响，利用一种新材料发现技术随机引入一家大型美国公司研发实验室的 1,018 名科学家。人工智能辅助的研究人员发现了 44% 以上的材料，从而使专利申请量增加了 39%，下游产品创新量增加了 17%。这些化合物具有更新颖的化学结构，并带来了更激进的发明。然而，这项技术对生产力分布的影响截然不同：虽然底层三分之一的科学家几乎没有看到任何好处，但顶尖研究人员的产出几乎翻了一番。通过研究这些结果背后的机制，我发现人工智能使 57% 的“创意生成”任务自动化，将研究人员重新分配到评估模型生成的候选材料的新任务上。顶尖科学家利用他们的领域知识优先考虑有希望的人工智能建议，而其他人则浪费大量资源测试误报。总之，这些发现展示了人工智能增强研究的潜力，并强调了算法和专业知识在创新过程中的互补性。然而，调查证据表明，这些收益是有代价的，82% 的科学家表示，由于创造力下降和技能利用不足，他们对工作的满意度降低。
人工智能、科学发现和创新
主要关键词
相关文件推荐
