要闻：“AI科学家”登场，科研自动化时代来了

源杭呐麻

科研过程可以完全自动化吗一个研究机器学习的国际团队正在勇闯“人区”。
据《自然》近日报道，日本SAI和加拿大、英国科学家携手，创建了一种基于大语言模型的“人工智能（AI）科学家”。从阅读文献到提出新假设，再到尝试各种解决方案并撰写论文，整个研究周期，“AI科学家”能一气呵成。
S在其表示，这位科研“新星”是首个用于自动化科研和开放式发现的综合AI系统，标志着科学发现新时代的开始。尽管它展现出非凡的潜力，但目前并不完美，应警惕“AI科学家”被滥用的风险。
推进流程行云流水
AI技术不断进步，让科学家能借助一些模型来集思广益或编写代码。然而，这些模型仍然需要大量人工监督，或仅囿于执行特定任务。
那么，能否利用基础模型将整个科研过程自动化呢包括加拿大不列颠哥伦比亚大学机器学习专家在内的团队，成功创建出首位“AI科学家”。
在想法生成阶段，该“AI科学家”基于一个起始模板，先进行“头脑风暴”，提出多个不同研究方向，并进行广泛搜索，以确保某些想法是新颖且有趣的；在验迭代阶段，对于首阶段提出的某个想法，“AI科学家”会先开展验，然后生成图表可视化结果，并给每个图表添加注释；在论文写作阶段，它会模仿标准机器学习会议的风格，撰写出一份文字简练、内容丰富的论文，并自主查找相关论文进行引用；在自动化同行评审阶段，研究团队开发出一个自动化的“AI审稿人”，其评估生成论文的准确性堪与人类相媲美。评估结果和建议可用于改进该项目，现持续的反馈循环，使“AI科学家”能够迭代改进其研究成果。
在比较初的演示中，该“AI科学家”针对扩散模型、T模型（一种用于处理语言数据的神经络模型），以及AI“领悟”（G）等机器学习子领域进行了深入研究，总共生成了10篇论文，每篇论文的成本约15美元。
美国华盛顿大学计算社会科学家杰文?韦斯特表示，该“AI科学家”行云流水般完成了整个科研流程，令人印象深刻，有望加速科学发现的步伐。
功能远非尽善尽美
尽管这位“AI科学家”潜能巨大，但它远非尽善尽美。
SAI指出，“AI科学家”目前还不具备视觉功能，因此法修复论文中出现的图表问题。例如，它生成的图表有时法读取，表格有时会超出页面范围，页面布局也并不美观。
此外，该“AI科学家”有时会出现想法正确但执行错误的情况，也会因比较不当而生成误导性的结果。在撰写论文和评估结论时，它还可能会犯严重错误。例如，它很难比较两个数字的大小，这是大语言模型的“通病”。为了部分解决这个问题，研究团队确保所有验结果都可以重复，并存储了所有执行文件。
研究人员预计，未来多模态模型“加入战局”，将助该“AI科学家”一臂之力。
另外，该“AI科学家”只能开展机器学习领域的研究，且缺乏科研过程的关键部分：动手进行验的能力。
艾伦人工智能研究所计算机科学家汤姆?霍普表示，目前该大语言模型“仍法提出并制定新颖有用的科学方向”。劳伦斯伯克利验室材料科学家赫布兰德?希德则认为，即使该系统在短期内法完成更具创造性的工作，仍可将科研过程中一些重复性内容自动化。
SAI也强调，此类系统能否提出真正的变革型想法仍未有定论。未来的“AI科学家”能否发明出像人工神经络或信息论一样的概念也还是个未知数。
能力越强越需慎用
研究人员表示，为扩大该“AI科学家”的能力，让其能够研究更抽象的领域，如纯数学领域，可能需要调遣语言模型之外的其他技术。
例如，解决数学问题需要逻辑推理，而目前大多数AI模型都不擅长逻辑推理。鉴于此，谷歌深度思维开发出AG，将语言模型与符号引擎（使用符号和逻辑规则进行推理）相结合，构建出一种神经D符号混合系统。在今年的奥林匹克数学竞赛中，升级后的AG2在19秒内就解答出一道题，令人类选手望尘莫及。
研究人员坚信，目前的迭代只是个开始。“AI科学家”就像AI科研自动化领域的GPT-1。随着不断迭代，它将如目前的GPT-4一样，引发新的科研革命。
不过，与许多新技术一样，“AI科学家”也打开了“潘多拉魔盒”，甚至可能被滥用。
譬如，“AI科学家”能自动创建论文并提交，这将显著增加审稿人的工作量，可能阻碍科学质量控制，并给学术进步带来压力。而且，“AI科学家”还可能被用来制造危险的病，给人类社会带来潜在危害。

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