人工智能时代（上）

人工智能可以推动科学技术取得巨大进步，为科学家、工程师和企业家及创业者们提供了空前的发展机会。对此话题，值得更深刻地思考。

从1956年算起，人工智能（AI）几乎存在和发展了近70年的时间。一路走来并不轻松，经历了多次起伏。不管怎么说，由于许多人的努力和坚持，AI的成果已经让大众切实地感受到了鼓舞，并进一步点燃了社会对其更高期待的热情。

是否可以这样说，我们已经进入了人工智能时代？对此不可能有一致的看法，完全取决于每个人看问题的角度和看待事物的态度。但有一点应当是明确的，发展人工智能的根本目的，说到底是为了造福人类而不是“伤害”人类。AI尽管还会遇到很多挑战，甚至还会出现需要和改进的偏差现象和问题，但推动它前进的动力正在比以往任何时候都快速和广泛地聚集起来，就这个意义来说，AI时代正在走来。

社会对AI发展给予高度关切极为正常，因为这将关系到所有社会成员的利益和未来，无论你愿意还是不愿意。在促进AI发展的过程中，每个人、每个机构，包括每个企业都会有自己可以扮演的角色。为此，广泛而理性地交流对未来的看法是十分必要的。

就在2024年4月下旬，美国总统科技顾问委员会（PCAST）召集了关于生成式人工智能的工作组研讨会，这个工作组的10名成员中有诺贝尔奖获得者，有大学校长，有来自微软、谷歌、英伟达这些具有国际影响的著名企业的高级技术人员和管理人员。著名亚裔科学家、半导体芯片专家苏姿丰（Lisa"Su）和菲尔兹奖得主亚裔数学家陶哲轩（Terence"Tao）也在其中。向工作组提供咨询支撑的有来自大学、企业、媒体以及国际组织等的21位重量级人物。这次研讨会的一项重要内容是听取生成式人工智能工作组负责人、数学家陶哲轩以“利用人工智能应对全球挑战”为主题，就正在开展的如何借助人工智能的力量全面增强和提升科学研究与开发水平（Supercharging"Research）之工作所作的报告。该报告的核心是分析科学与人工智能的协同作用。

一直以来，存在着许多阻碍因素，使得一般科学研究进展缓慢、研发费用昂贵、胜任的专家数目不足等，现在人工智能正在开始消除这些障碍；人工智能的底层研究之进展已经进入到了可以减缓以往人工智能产生的错误、偏见和其他潜在危害的阶段。

一方面，在科学与人工智能的协同发展过程中，人们现有的科学价值观（例如，关于有效性、可重复性、开放性、专家监督的看法和态度），对确保形成一种负责任地使用人工智能方法的文化起到了关键作用，来自各个（相关）科学领域的思想、方法和工具对人工智能的发展也发挥了不可或缺的作用。

另一方面，在非常多的科学研究领域，可以发现有许多高度依赖人工智能方法和工具的情形和事例。人工智能正在改变科学。可以这样说，人工智能将会改变每一个科学学科，以及科学工作流程的每一个方面。特别是在确定科学问题的候选解决方案，在加快和完善科学模拟和模型的建立和选择方面，在分析新的数据类型的工作中，AI的作用简直将产生革命性的变化。

例如，对于半导体设计来说，现在AI技术已经被有效用于芯片的初始电路设计，未来的AI工具将执行更底层的芯片设计任务，将会使设计师的工作效率提高至少一个数量级，从而形成质量更好、效率更高的问题解决方案；在宇宙学方面，现在的AI方法已经允许对宇宙本质的宇宙学假设进行快速模拟，未来在AI工具的加持下，可能会产生新的物理学基本理论；对涉及身体、心理和社交方面的全面健康和福祉问题，现在的AI技术已经能帮助医生成功地进行早期癌症诊断并发现潜在的诊疗错误，以提高患者的安全水平。未来的AI系统，将帮助医生根据患者个人的特定基因信息和病史量身定制医疗保健方案，实现个性化医疗。

毫无疑问，人们在展望以人工智能辅助开展研究与开发的恢宏前景中，需要设定和追求一些理性的目标，以实现通过人工智能在科学领域内恰当且有效的应用而获得最大收益。在这个过程中，特别地应赋予人类科学家以更多的自主权力；要坚持对人工智能工具的使用采取更负责任的态度；尽可能对各类人工智能资源做到更充分的共享。在研讨会上，陶哲轩代表生成式人工智能工作组作了系统分析并提出了若干有针对性的建议。

人工智能助手系统的开发，其目的是用来补充和增强人类科学家的能力，而不是取代他们。人工智能工具可以被用来处理大流量数据，通过越来越多地管理实验室工作、编码和写作等任务，实现为科学问题找到更有希望的解决方案。这可以使人类科学家能专注于更高层次方向的选定问题。于是可以探索新的合作方式，例如人类科学家指导相互关联的人工智能助手网络，并使超大型、跨学科和/或分散的项目成为可能。为此，需要特别支持涉及学术界、工业界、国家级的实验室和联邦机构之间的合作，开展人工智能基础研究和应用研究。在这个方面，目前最恰当的一个例子是美国自然科学基金委员会支持开发的一个材料创新平台项目，该平台正在被打造成数据共享的基础设施，同时该项目把开发人工智能工具作为与其他机构和行业合作伙伴建立融合交往的一种方式。未来更多的项目可能包括合作开发下一代量子计算、全细胞建模、全地球基础模型或用于广泛学科的高质量科学数据库。

实践探索中需要特别鼓励采用创新方法将人工智能辅助特征纳入科学工作流程当中。有关的资助机构应认识到可能出现的新工作流程，并设计灵活的过程、监测指标，资助一定的模式以鼓励用新的人工智能辅助方式组织科学项目的战略实验。尽管人工智能辅助从事的科学可以优于无辅助的人类科学或全自动开展的科学，这些工具也仅仅是传统人类科学研究的补充手段。

需要树立一种明确的意识：在科学研究过程的所有阶段都应坚持采用负责任、透明和可信赖的人工智能使用原则。这意味着应发展一种在科学中负责任地使用人工智能方法和工具的文化，其中人工智能的输出结果应得到外部验证，对私人数据的保护要到位，算法偏差需要得到衡量和补偿，模型和数据尽可能做到透明、可复制、开放和可解释。资助机构还应要求研究人员制定明确具有负责任特征的人工智能使用计划，评估潜在的人工智能相关风险。所有这些需要通过自然科学、社会科学、人文科学和政策制定者之间的持续对话来塑造。

除大模型外，随着更轻量化模型和共享资源的发展，人工智能使用的环境影响和其他成本可能会减少。这更应扩大现有努力，广泛和公平地共享基本人工智能资源。只有这样才能更广泛地让人工智能造福于社会。

一定程度上，发展人工智能是一把锋利的双刃剑。广泛的人工智能技术将从根本上加速科学研究。有了合适的人工智能基础设施，将使科学家能够应对其他更紧迫的挑战。但人工智能也有弱点，可能需要大量的计算、能量和数据。当然存在着一些方法，可以用来减轻这些弱点并减少所需的资源。

人工智能可以推动科学技术取得巨大进步，为科学家、工程师和企业家及创业者们提供了空前的发展机会。对此话题，值得更深刻地思考。