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人工智能可能会加速科学进步——但这就是它无法取代人类科学家的原因
人工智能增强科学的成就好坏参半，但这并不意味着该技术不能在未来的努力中发挥作用。
来源:LiveScience与人工智能融入几乎所有领域的大趋势一致，研究人员和政治家越来越多地使用基于科学数据训练的人工智能模型来推断科学问题的答案。但人工智能最终能取代科学家吗？
特朗普政府于 2025 年 11 月 24 日签署了一项行政命令，宣布启动 Genesis Mission，这是一项在联邦科学数据集上构建和训练一系列人工智能代理的计划，“以测试新假设、自动化研究工作流程并加速科学突破”。
到目前为止，这些所谓的人工智能科学家的成就好坏参半。一方面，人工智能系统可以处理大量数据集并检测人类无法检测到的微妙相关性。另一方面，他们缺乏常识推理可能会导致不切实际或不相关的实验建议。
虽然人工智能可以协助完成属于科学过程一部分的任务，但它距离科学自动化还很遥远，而且可能永远无法实现。作为一名研究科学历史和概念基础的哲学家，我看到人工智能系统可以在没有人类的情况下“做科学”甚至比人类做得更好的想法存在一些问题。
人工智能模型只能向人类科学家学习
人工智能模型并不直接从现实世界中学习：它们必须由人类设计师“告诉”世界是什么样的。如果没有人类科学家监督模型运行的数字“世界”的构建——即用于训练和测试其算法的数据集——人工智能所带来的突破就不可能实现。
然而，像 AlphaFold 这样的人工智能系统可能很实用，但它本身并不能提供有关蛋白质、疾病或更有效药物的新知识。它只是使更有效地分析现有信息成为可能。
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