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AI署名論文一作,人類只能陪跑!斯坦福華人首創「AI科學家大會」

人工智能
AI寫論文早就不稀奇了,可如今,它甚至能提出實驗方案,設計出能被驗證的分子。今年10月,AI將更進一步,走上學術舞臺。在一場名為Agents4Science的會議上,它不僅要當第一作者、評審,還要親自上臺報告。這不只是一次會議,更像是一場公開的實驗。

去年,斯坦福學者James Zou搭建了一個「虛擬實驗室」。

五個AI科學家,分工協作,最終提出了納米抗體方案。

實驗驗證有效,還登上了《Nature》。

如今,他又有了一個更激進的嘗試——Agents4Science大會。

這一次,AI不再只是幕后助手,而是要當第一作者、審稿人,甚至報告人。

AI登上學術舞臺一場前所未有的會議

今年10月,這場名為Agents4Science的線上學術會議即將開幕。

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不是噱頭,而是一次被精心設計的科研試驗。

主辦方明確規定,所有論文都必須由AI擔任第一作者,人類研究者只能作為顧問,并且要在文稿里披露雙方的分工。

提交的研究也有限制:只接受AI主導的計算型成果,那些嚴重依賴濕實驗的數據不會被接收。

評審環節同樣大膽:初審由多個不同模型的AI互相打分,最后才交由人類專家委員會終審。

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所有評審意見以及所用模型的信息都會對外公開。

主辦方甚至計劃在會后發布一份元分析,系統評估AI在寫作和審稿中到底能走多遠。

除了這些規則,會議還設定了三個核心目標:

  • 探測邊界(Inquiry):在公開透明的環境里,檢驗AI在科研發現中的真正潛力與局限。
  • 建立規范(Establishing norms):為署名、驗證和倫理問題制定標準,讓學術界提前做好準備。
  • 提升透明度(Transparency):要求全面披露AI的參與情況,并將提示詞和評審意見作為開放資源,讓外界清晰看到AI的角色。

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從署名到評審,再到最后的展示,AI被推上了學術舞臺的每一個關鍵環節。

這一切背后,都指向同一個人——James Zou。

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他是斯坦福大學的計算機科學家,長期研究人機協作。

去年,他曾搭建過一個「虛擬實驗室」,最終在頂級期刊上發表成果。

作為會議主席之一,Zou表示會議將公開所有提交的論文和評論,以便研究人員和審稿人能夠透明地研究AI的優勢和局限性。

「我們預計AI會犯錯誤,公開研究這些錯誤將非常有啟發性!」

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不少網友也紛紛表示期待和愿意為這次史無前例的學術會議投稿。

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從推理到驗證虛擬實驗室的驚人結果

在這場會議之前,James Zou已經進行過一次引人注目的嘗試。

他搭建了一個「虛擬實驗室」,這個實驗室由五個專精不同方向的AI智能體組成:

有人負責免疫學,有人專攻計算生物學,還有人扮演實驗室的負責人。

這些AI科學家被賦予同一個研究目標——尋找新冠治療方案。

經過多輪討論與推演,它們最終將注意力集中在「納米抗體」這一方向上。

理由聽起來出乎意料:由于計算資源有限,體積更小的納米抗體比常規分子更適合在模擬中高效生成和篩選。

結果證明,這一推理并非空想。

Zou的團隊隨后對AI設計出的候選分子進行了驗證,發現它們確實能夠結合新冠病毒的關鍵靶點,相關成果最終發表于《Nature》。

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在Zou看來,這并不是AI替代科學家的標志,而是一個重要信號:

AI能夠像科研團隊一樣分工協作,提出方案并自洽地解釋理由。

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虛擬實驗室團隊會議摘錄,具有獨特角色的AI智能體在會議上討論抗體項目

但事實上,AI能在虛擬環境里預測蛋白質結構、模擬分子結合、篩選材料晶格,卻無法真正走入實驗室,更不會知道反應結果是否危險。

至于靈光一現的「洞察力」,AI更是缺乏。

也就是說,AI更像是一個實驗員,把幾千條路線嘗試一遍后,再把最有把握的交給人類。

懷疑的聲音洞察力與責任歸屬之爭

AI實驗的故事聽上去精彩,但不是所有科學家都買賬。

耶魯大學的Lisa Messeri就提出質疑:

AI或許能在數據中找出規律,卻缺乏真正的「洞察力跳躍」。

如果科研只是機械的推理,那么創新性的突破從何而來?

普林斯頓大學的認知科學家Molly Crockett則擔心另一件事:

過度依賴AI,是否會讓年輕科研人員失去最寶貴的訓練機會?

實驗失敗、思路受挫、反復試錯,這些本是科研成長的必經之路。

如果AI替代了這部分過程,科研經歷算不算被「注水」?

他主張讓更多學科專家參與到實踐之中,深思熟慮后設計出實驗,最后再讓AI審查。

更現實的問題是,當前的學術規范嚴格禁止AI被列為作者——COPE、ICMJE、ACS 等權威指南都強調:

AI無權承擔準確性與倫理責任,所有科研最終仍由人類負責。

這樣看來,場大會不僅是一次技術試驗,更是在挑戰學術界的制度紅線。

下一步主導者是人類還是AI?

對James Zou來說,這場會議更像一次公開實驗。

他直言:

「也許AI會帶來驚人的發現,也可能只是一些有趣的錯誤。」

無論結果如何,他想要的是真實數據——

讓學術界看到AI到底能做到哪里,而不是只靠想象與炒作。

同時,美國政府已經在AI行動計劃中提出,要投資「自動化云實驗室」。

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這意味著,在制度和資金支持下,「AI科學家」或許會越來越多地介入科研流程。

如果未來科研方向越來越多地由AI主導,人類會是它的合作伙伴,還是實驗室里的助手?

或許這才是Agents4Science真正拋給我們的問題。

參考資料:

https://www.technologyreview.com/2025/08/22/1122304/ai-scientist-research-autonomous-agents/

https://agents4science.stanford.edu/faq.html?utm_source=chatgpt.com

https://agents4science.stanford.edu/?utm_source=chatgpt.com

責任編輯:武曉燕 來源: 新智元
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