人工智能赋能科学研究 探讨协同效应与可持续发展新机遇

在全球数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）技术的快速发展正重塑科学研究的格局，催生出新的合作模式与发展机遇。无论是在基础科学还是应用科学领域，AI的引入已不仅仅被视作技术工具的革命，更是一场深远的科学革命。近期，在世界互联网大会人工智能专委会召开的“人工智能赋能科学研究”研讨会上，来自全球的专家学者聚焦这一议题，深入探讨了AI如何在科学研究中发挥助推作用，并为可持续发展创造新机遇。

人工智能在科学研究中的协同效应

科学技术被普遍视为推动生产力发展的核心，而人工智能则被认为是驱动这一进程的重要动力之一。中国新一代人工智能发展战略研究院的执行院长龚克指出，AI助力科学研究（AI4S）正逐渐演变为推动“第一生产力”进步的重要手段。AI能够通过处理海量数据，揭示潜在的研究线索，提高研究效率，推动科学发现。

例如，DeepMind利用AI技术成功解决了困扰科学界数十年的蛋白质折叠问题，这是AI4S应用的一个典型案例。这种复杂的生物学现象，通过深度学习等技术得以有效应对，展示了AI在自然科学领域的巨大潜力。

生成式人工智能的崛起也为科学研究带来了新的可能性。它能够辅助科学家进行更深入的推理，发现以往难以察觉的规律和现象。因此，人工智能不仅是工具的提供者，更是打破学科壁垒的通用语言，促进跨学科的合作与创新。

技能与资源：AI应用的瓶颈

尽管AI在科学研究中的潜力巨大，但现实中却面临一些应用障碍。一项调研结果显示，多数科学家对AI4S的价值表示认可，但缺乏必要的技能和计算资源是阻碍其应用的主要因素。这提示我们，在推动AI赋能科学研究的过程中，急需建立相应的体系与基础设施，以便更多的研究者能够充分利用AI技术。

开源精神与合作文化的重要性

王坚院士在会议中强调了开源精神的重要性。他提到，开源不仅包括开放源代码，更应扩展为开放资源（Open Resource）。在数据、算法和方法论等各个层面进行开放，将大幅提升科学研究的效率和创新能力。当数学、人工智能与基础设施相结合时，将形成面向全球的科学研究公共产品。

阿里云的副总裁叶杰平也分享了该公司在大模型领域的开源实践。目前，阿里巴巴通义千问大模型已经衍生出近九万个不同模型，服务于全球的科研机构。这样的合作模式不仅加速了科学研究的进展，也是构建一个协作共赢的科研生态的重要组成部分。

安全性与伦理的关注

尽管AI技术为科学研究带来了诸多好处，但在其实际运用中，我们也需警惕技术带来的隐私与安全问题。霍尔教授在会上指出，在处理个人数据时，科研人员必须明确数据的使用界限，保障公众权利。全球科学界应加强合作，共同制定相关的伦理标准与政策，以确保AI在科学研究中的安全应用。

AI与可持续发展的未来

龚克强调，人工智能发展应服务于可持续发展目标。他认为，推动AI4S的过程中，需要通过国际合作，确保AI的道德和责任使用。同时，提升AI本身的能力，增强模型的可解释性与透明度，是确保AI为人类服务的重要保障。

在未来，只有坚持创新驱动、安全治理与国际合作，才能确保AI在科学研究中发挥出应有的作用，真正成为推动可持续发展的新引擎。随着人工智能与科学研究的深度融合，非但推动科学界的革命，亦将助力社会的发展，开创更加美好的数字未来。

人工智能赋能科学研究的协同效应正在逐渐显现。在全球化的背景下，科学研究者需要紧紧抓住这一时代机遇，通过AI技术的有效应用，实现更高水平的科学发现与技术创新，为人类的可持续发展贡献力量。