Hugging Face创始人：AI模型短期难推动重大科学突破
Hugging Face创始人谈AI科学突破瓶颈：现有模型难获诺贝尔级发现
10月2日，美国CNBC最新报道透露，AI开源平台Hugging Face联合创始人托马斯・沃尔夫在接受采访时表示，以OpenAI为代表的现有AI模型难以带来划时代的科学突破。
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沃尔夫特别指出，当前主流AI模型在实现"诺贝尔奖级别"的原创性发现方面存在根本性局限。他认为现有聊天机器人存在两个主要缺陷：一方面，以ChatGPT为代表的产品往往倾向于迎合用户观点，习惯用"这是个很棒的问题"等客套话回应；另一方面，这些模型的底层设计逻辑仅仅是"预测语句中最可能出现的下一个词"。
"真正的科学家往往持批判性思维，他们擅长质疑既定结论。"沃尔夫解释道，"科学探索的本质不在于预测最可能的结果，而在于发掘那些概率极低但却真实存在的创新发现。"
这一洞见源于沃尔夫近期的深度思考。他在研读Anthropic公司CEO阿莫迪关于"AI可大幅加速生物医学研究进程"的论述后认为，按照当前AI的技术路线，50-100年的科研进程被压缩到5-10年的愿景难以实现。
不过沃尔夫也肯定了AI的辅助价值。他指出，现有模型更适合作为"科研助手"的角色，既能协助日常研究，又能启发创新思路。报道特别提到谷歌DeepMind研发的AlphaFold在蛋白质结构解析方面的突破，展现了AI辅助新药研发的潜力。
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