AI与科研融合的现在与未来：协同发展还是角色替代？

当下，"人工智能+"正重塑科研生态，AI技术已成为多学科突破瓶颈、实现质变发展的核心驱动力。在这一技术赋能下，科学探索的前沿持续延伸，推动了人类对未来发展的深度思考。

在"人工智能赋能科学研究"专题研讨会上，多位学界权威深入剖析了AI在科研实践中的创新应用。上海人工智能实验室负责人周伯文提出的"主动创造而非被动预测"理念，引起了与会专家的强烈反响。

在公共卫生领域，AI技术正带来革命性变革。据徐涛院士介绍，借助AI辅助抗原抗体结构解析，研究人员可将未知病原检测试剂盒的研发周期压缩至1个月，3个月内即可获得中和抗体药物。相关设备的处理效率提升数十倍，抗体研发时间缩短至两周，极大增强了疫情防控能力。

物质科学研究也迎来AI驱动的突破。中国科学院物理研究所所长方忠指出，面对跨尺度计算的难题，AI提供了双重创新路径：一方面通过机器学习替代繁琐的计算实验，另一方面基于数据生成反向设计新材料。这种颠覆性的研究范式被视为材料科学的终极发展方向。

在气候研究方面，AI助力构建了全新的极端气候建模方法。上海科学智能研究院理事长吴力波强调，AI驱动的风险感知系统能够深入解析大气-海洋-陆地系统的复杂反馈机制，为气候治理决策提供精准支撑。

尽管AI赋能科研成效斐然，但学界仍保持着理性认知。周伯文引用"阿玛拉定律"警示道：人类常对技术短期效应过度乐观，却低估其长远影响。他提出的"AI4S六问"，从边界界定到跨学科验证等多个维度，引发了学界对AI时代科研范式的全面反思。

围绕"边界之问"，周伯文梳理了数学发展史上希尔伯特问题、哥德尔定理等重要里程碑，指出AI赋能科研同样面临范式突破的临界点。他强调必须在技术应用基础上思考更深远的变革。

关于AI与科研的关系演进，周伯文以分子生物学为例，印证了学科交叉孕育重大突破的规律。20世纪30年代数学家沃伦·韦弗预言的物理学-生物学交叉研究，最终催生了这一革命性学科。

在圆桌讨论环节，专家们对AI的发展路径各抒己见。创智学院李怡康认为，当前AI是人类研究的"智能助手"，但在生物医学等领域或将形成以AI为主导的新型研发模式。晶泰科技张佩宇预测，未来AI在科研决策中的参与度可能达到80%-90%。

浙江大学陈华钧教授警示，随着AI自主性提升，需要警惕其可能产生的"黑箱风险"。华大智造杨梦则强调，人类的创意思维、跨学科理解和情感认知仍是科研不可或缺的要素。

周伯文总结指出，尽管AI在不断突破知识疆界，但科学探索的航向始终由人类的好奇心与价值取向指引。这一观点为AI时代的科研发展提供了重要思考框架。

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