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本文研究了人工智能对创新的影响，在一家大型美国公司的研发实验室中，将新材料发现技术的随机引入向1,018个科学家介绍。AI辅助研究人员发现了44％的材料，导致专利申请增加了39％，下游产品的增加17％。这些化合物具有更多新颖的化学结构，并导致更根本的发明。然而，该技术在整个生产力分布中具有明显的不同影响：虽然最底层的科学家看到的好处很少，但顶级研究人员的输出几乎翻了一番。研究了这些结果背后的机制，我表明AI自动化了57％的“创意”任务，将研究人员重新分配给评估模型生产的候选材料的新任务。顶级科学家利用其领域知识来优先考虑有希望的AI建议，而其他人则浪费了大量资源测试假阳性。一起，这些发现证明了ai augment研究的潜力，并强调了创新过程中算法和专业知识之间的同意。调查证据表明，这些收益是有代价的，但是由于82％的科学家报告说，由于创造力降低和技能不足，对工作的满意度降低了。
人工智能，科学发现和创新
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