2024年11月11日，以“AI for Science双螺旋引擎驱动科研新范式”为主题的科学智能创新论坛在复旦大学召开。在此次论坛上，上海科学智能研究院（上智院）联合复旦大学、集智科学研究中心与阿里云共同发布了“科学智能前沿观察”，系统梳理了当前科学智能领域的十大前沿研究方向。这十个研究方向围绕AI for Science、Science for AI与科学智能基础设施三个维度展开，标志着A与基础科学的深层次地融合正在迅速发展。

  在“AI for Science”方面，提到的前沿方向包括垂直领域的科学大模型、融入先验知识的AI模型、基于大语言模型（LLM）的科学研究、提出假设到自动验证的AI科学家以及复杂世界中的多智能体建模。这些研究不仅推陈出新，还是解决现实世界复杂问题的有力工具，预示着科学研究方式的未来趋势。

  “Science for AI”则涵盖了物理世界的第一性原理研究和可解释的AI新架构。这表明科学探索与人工智能的相互启发，正在推动AI技术的逐步发展和应用。科学智能基础设施方面的前沿技术，如合成数据与新型智能计算，也为科学研究提供了更稳固的基础，这对AI系统的训练和实施具备极其重大意义。

  复旦大学的漆远教授在论坛中表示，AI与基础科学的深层次地融合将开启新的科研范式。借用双螺旋结构的比喻，AI将不断推动科学研究的前沿，而基于科学启发的AI也将为实现人工通用智能（AGI）提供支撑。对于未来，漆教授展望道，即将会有更多的科学智能研究成果攀升至诺贝尔奖的高度。

  “科学智能前沿观察”报告的发布，旨在鼓励AI与基础研究领域的科学家们深层次地融合、无缝合作，以共同探索科学智能的新境界。漆教授的景愿是培养出能够自主发现复杂世界未知规律的“AI爱因斯坦”，这不仅是科学的期待，也是一种关于未来的憧憬。

  这一新兴领域对于升华科学研究能力、提升研究效率无疑会形成巨大的推动。随着AI技术的快速演进，科学研究的所有的环节都将被重新审视和设计。尤其是在科研工作日益复杂、数据量剧增的今天，AI的介入将使科学家们能够更迅速地识别、分析和解决科学问题。

  然而，这一发展也伴随着潜在的伦理和社会风险。例如，如何确保AI技术的公正性与可解释性，如何平衡科学技术进步与人文关怀，将是业内专家需要认真思考的问题。社会各界一定要保持理性与警觉，积极推动AI技术的健康应用与发展。

  总体来看，此次“科学智能前沿观察”的发布，充分体现了AI在科学研究中的主体地位与影响力。随着AI技术持续创新，科研新范式的形成势必将引领科学研究的新潮流，推动人类对于自然规律更深刻的理解与探索。返回搜狐，查看更加多