陈海鹏

高级工程师，上海市科学学研究所党总支书记、副所长（主持工作）

2023年最火爆的独角兽企业当属OpenAI。在刚刚过去的11月，OpenAI又上演了一场商业悬疑大戏。号称“ChatGPT之父”的萨姆 · 奥特曼在“疯狂的5天”里，经历了被闪电免职、加入微软、最终又复职的戏剧性反转。一转再转的剧情，给炙手可热的人工智能技术又添了一把火。

近年来，人工智能的快速发展及其在各个领域的应用引起了全球广泛关注。“人工智能在科学中的应用”（AI for Science）也正在取得令人瞩目的成果，为我们深入理解和解决复杂问题提供了全新的途径。

经过100多年的挖掘拓展，科学革命已经越过了拐点，进入报酬递减期。可解的“谜题”日渐枯竭，“容易摘的果子”日益稀少，当初那种做实验总结线性关系，然后得到基本原理，形成重大科学发现的范式已经过时。以信息技术为引领的跨学科、跨领域集成创新日渐成为主流，探寻更加复杂的结构、特性和规律并利用其为人类服务成为主要的科学研究方向，研究过程中理所当然需要更加自动化和智能化的识别和匹配手段。

过去的几十年里，科学家一直致力于开发各种算法和模型来模拟和解释自然现象。随着AI技术的迅猛发展，我们能够利用大规模数据集和强大的计算能力来训练深度学习模型，从而更好地理解和预测自然现象，AI for Science在此背景下应用日益广泛，从预测天气到核聚变装置设计，AI算法和模型正在各个领域帮助我们解决传统方法遇到瓶颈的问题。

在生命科学领域，AI for Science已经取得了令人瞩目的成果，在基因组学、蛋白质三维结构预测和药物筛选设计等方面发挥着重要作用。在材料科学领域，AI for Science通过分析大量的材料数据和模拟实验，成功地预测了新型材料的性质和行为，可以帮助科学家更快速地发现新材料，优化材料性能，并提供更精确的材料设计建议，有助于推动能源存储、电子器件、催化剂等领域的创新。在化学领域，AI for Science展现了巨大的潜力，通过模拟和预测化学反应、发现新的化学反应路径，极大地提高化学合成的效率。在天文学领域，AI for Science可以帮助我们更好地理解宇宙的起源和演化，发现新的恒星、行星和星系。

AI for Science具有巨大的潜力，能够更有效地处理和分析海量数据，更准确地支持预测和决策，从而减少科学实验的成本和风险。正如经济合作组织（OECD）的报告指出的：虽然人工智能正在渗透科学界的所有领域和阶段，但它还远未发挥出全部潜力。

但是，AI作为一种“黑箱”技术，在科学研究中的可解释性和可信度仍不够高，如何设计准确可靠的算法和模型，提高算法的可解释性和安全性是不能忽视的问题。此次奥特曼复职的戏剧性事件背后，是OpenAI公司在两种发展理念之间的激烈分歧：应该加快技术商业化发展，还是更侧重控制AI安全？

11月初，首届全球人工智能安全峰会在英国布莱切利公园举行，会议达成了世界首个AI协议：《布莱切利宣言》。全球28个国家一致认为，目前迫切需要建立新的国际合作，了解并共同管理人工智能的潜在风险，确保用安全、负责任的方式开发和部署人工智能，以造福全球社会。

AI for Science或将不断突破科学边界，不断提高可解释性和可信度，帮助我们更深入地探索自然规律，解决更加复杂的科学难题，并为人类社会带来更多福祉。让我们一起期待AI的未来发展吧！