AI4Science报告：全球实验室被「AI科学家」指数级接管.pdf
该文档题为《发现的新黄金时代：抓住人工智能在科学领域的机遇》，由Google DeepMind于2024年11月发布。报告探讨了人工智能（AI）如何变革科学研究，并为科学发现开辟新纪元。
**核心观点：**
* **机遇：** AI正以指数级速度渗透到科学研究中，有望加速并优化以下五个关键领域：
1. **知识:** 帮助科学家消化海量信息，更好地交流科学知识。
2. **数据:** 生成、提取和标注大规模科学数据集。
3. **实验:** 模拟、加速和指导复杂实验，降低成本并提高效率。
4. **模型:** 模拟复杂系统及其组成部分的相互作用，从而更好地理解和预测其行为。
5. **解决方案:** 在庞大的搜索空间中寻找解决问题的创新方案。
* **要素：** 成功实施AI for Science项目需要以下关键要素：
1. **问题选择:** 追求雄心勃勃且适合AI的问题。
2. **评估:** 投资于能够提供可靠绩效信号并获得社区认可的评估方法。
3. **计算:** 跟踪计算资源的使用情况并投资于专业技能。
4. **数据:** 结合自上而下和自下而上的努力，收集、整理、存储和访问数据。
5. **组织设计:** 在自下而上的创造力和自上而下的协调之间取得平衡。
6. **跨学科性:** 以团队方式进行科学研究，资助被忽视的角色，并促进可辩论性文化。
7. **采用:** 仔细考虑最佳访问选项并突出显示AI模型的不确定性。
8. **伙伴关系:** 目标是尽早达成一致并实现明确的价值交换。
9. **安全与责任:** 使用评估方法来探索权衡并激发新型评估方法。
* **风险：** 报告也承认了AI在科学领域应用可能带来的潜在风险：
1. **创造力：** AI是否会导致更少的新颖、违反直觉的突破？
2. **可靠性：** AI是否会使科学变得更少自我修正？
3. **理解：** AI是否会以牺牲更深刻的科学理解为代价，导致有用的预测？
4. **公平：** AI是否会使科学对少数群体更少代表性，更少有用，并使边缘化群体受益？
5. **环境：** AI是否会损害或帮助实现净零排放的努力？
* **政策建议：** 为了充分利用AI for Science的潜力，报告提出了四项政策建议：
1. **定义AI科学领域的“希尔伯特问题”**：发起一项公共呼吁，请科学家和技术专家确定最重要的AI科学问题，并建立一个新的全球基金来推动这些问题的进展。
2. **使世界对科学家来说可读:** 建立AI科学数据观察站国际网络，进行快速的AI科学数据评估，并确保用于储存战略实验室实验结果的新数据库的建立，以此鼓励科学家使用LLMs来创建并改进他们自己的数据集。
3. **将AI作为下一代科学工具进行教学:** 为现有的科学家和研究领导者资助和激励更多短期，更具策略性的AI培训项目和奖学金，并设定一个明确的目标，即每个研究生科学学生应该能够访问关于在科学中使用AI的入门课程。
4. **建立证据并用新的组织科学的方式进行实验:**任务科学家快速评估基本政策问题，像是最有影响力的AI科学研究发生在何处，以及什么类型的组织、人才、数据集和评估正在支持它。
报告强调，通过审慎的政策制定和风险管理，人工智能能够为科学研究带来前所未有的机遇，开创一个发现的新黄金时代。
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