大模型抢跑、AI幻觉冲击科研生态：诺奖、图灵奖得主共探人机协作新秩序

每经特派记者：郑欣蔚 编辑：李雨冰

“从某种意义上来说，我也算半个AI领域的探索者，因为我经常借助ChatGPT、DeepSeek、Claude等工具编写Python代码，再利用这些代码来阐释实验过程、实现实验自动化操作。”在第二届国际人工智能科学家大会（ICAIS 2026）上，2010年诺贝尔物理学奖得主、石墨烯的发现者安德烈·海姆分享道。

大会现场实景 图片来源：主办方提供

由北京中关村学院、中关村人工智能研究院、清华大学、西湖大学联合主办的ICAIS 2026，于10月19日在北京圆满落下帷幕。这场为期两天半的盛会，吸引了多位诺贝尔奖、图灵奖得主以及中外院士齐聚一堂。

据徽声在线记者在现场观察，与会的科学家们对AI给科学探索带来的巨大变革给予了高度认可。然而，他们也直言不讳地指出，随着AI对科研范式进行变革、不断拓展科学发现的边界，AI幻觉、大模型公司抢先发布科研成果等问题，正给科学界带来全新的挑战。

国际顶级学术期刊Nature的总编辑玛格达莱娜·斯基珀表示，今年夏天Nature曾发表社论，呼吁AI公司与研究界加强合作，共同建立更具实际意义的参与规则。她强调，透明度和开放实践对于科学探索而言至关重要。在研究中，必须明确人与AI工具各自所做出的贡献，同时科学家应当对最终结果承担责任，毕竟“科学归根结底是一项属于人类的事业”。

尽管AI的发展过程中遭遇了诸多冲击，但与会的科学家们对AI参与科学探索、改变世界的未来依然充满信心。2021年图灵奖得主杰克·唐加拉认为，AI已经成功走出寒冬——那个充满疯狂炒作、期望未能兑现、经费与科研活动陷入低迷的阶段。如今，AI迎来了黄金时代，未来或许会出现令人担忧的阶段，但最终都能够被跨越。

从科研助手、工具到合作伙伴，AI全方位融入科研全周期

2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特在大会主旨演讲中透露，目前他的所有工作都离不开AI的助力，甚至在休假日也会频繁使用AI。从2020年开始使用ChatGPT，到如今使用大约6个智能体来处理不同的任务，他表示自己的工作方式已经发生了质的飞跃。AI不再仅仅是他的帮手、助理，而是升级成为了他的合作伙伴。AI极大地降低了“做科学”的成本，让失败变得不再那么昂贵，使想法能够更快地得到验证。这使得诺奖级的研究更加依赖于提出好问题的能力、验证能力以及人机协同的组织能力。

他提到的AlphaFold案例被众多参会科学家反复提及。这一由谷歌DeepMind开发的人工智能系统，能够依据氨基酸序列精准预测蛋白质结构，成功解决了困扰生物学界数十年的难题。其创造者德米斯·哈萨比斯与约翰·江珀也因此被授予2024年诺贝尔化学奖。同年获得该奖项的生物化学家、计算生物学家戴维·贝克，同样借助AI技术在人工设计蛋白质方面取得了重大突破。

“我是一名传统意义上的化学家，成长于资源稀缺的时代，如今非常渴望拥抱AI。所以我们创造了‘AIMATRY’——这是一个融合AI与材料、化学的交叉领域，它致力于为特定性质设计材料。”2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉在大会主旨演讲中提出，人类正从研究材料少、可分析数据少、预测可能性的计算能力少的“稀缺时代”，大步迈进“丰裕时代”。如今，AI能够生成数以百万计的可能性，可能性数量不再是限制因素，真正稀缺的是“提出关键问题”和“从海量可能性中做出正确选择”的能力。

他以材料领域为例进行说明，实验室生成化合物的研究流程已经从“制造—测量—学习—再制造”转变为“生成—选择—制造—测量—学习—再生成”。对于科学家来说，在AI生成众多可能性之后，做出正确选择的能力变得至关重要。“选择科学，即‘我们如何决定什么应该被想象、制造、测试、开发并最终使用’的系统性研究，将会成为Ametry的智识核心。”奥马尔·亚吉说道。

国际顶级学术期刊Nature的总编辑玛格达莱娜·斯基珀在大会主旨演讲中表示，生成式AI已经几乎渗透到研究周期的每一个环节。从探索知识图谱、构思解决方案和研究方向，到开展研究、撰写论文、进行演示传播研究成果，再到同行评审和科研评价，AI工具都在发挥着不可或缺的作用。

迈克尔·莱维特则大胆预测，到2056年，使用AI智能体的年轻科学家一年所完成的工作量，可能相当于他这一代科学家一生的工作量。而且，他认为这仅仅约30倍的扩展速度还不够快，未来的增长因子将会更大。

大模型公司抢先发布科研成果，开放科学实践遭受冲击

AI在极大地赋能科研探索的同时，科学家们并没有回避其所带来的风险和负面效应。

玛格达莱娜·斯基珀指出，AI幻觉这一固有问题在科研领域可能表现为虚构引用、污染科学文献，从而严重损害知识获取的可信度。她提到，arXiv（这是一个面向公众的电子预印本系统，旨在促进科研成果的交流共享）近期正在限制单个作者可存入的预印本数量，以防止被AI生成的垃圾内容所淹没。一些期刊也在考虑限制单个作者的投稿量。

“AI系统太容易产生幻觉了。”2021年图灵奖得主杰克·唐加拉在大会圆桌论坛上也着重强调，当下科学探索者更需要具备扎实的知识基础和强大的验证能力，以便能够理解AI返回的答案，并判断结果是否合理。“AI带来了机遇，但也伴随着冲击，部分岗位可能会因此消失。但世界永远需要那些能够读懂AI行为、评估其输出质量的人。”杰克·唐加拉说道。

玛格达莱娜·斯基珀还提出了一个值得深入思考的问题：谁是用AI工具做出发现和创新的实际作者，谁又能获得应有的贡献认可？她表示，一些科学家开始远离开放的科学实践，因为他们担心在共享数据、使用数据时，如果与强大公司提供的商业AI工具进行互动，可能会被抢先一步。据说数学界最近就出现了这种情况。

今年9月，OpenAI宣布其AI工具仅用88小时就解决了七个“千禧年大奖难题”之一——纳维 - 斯托克斯方程。这一消息随即遭到纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特的强烈质疑。巴克马斯特与Anthropic数学家莱文特·阿尔波格合作，使用包括OpenAI Codex和Anthropic Claude在内的AI工具推进相关研究。他于9月8日公开指出，OpenAI在获悉其与合作者的技术路线后，利用海量算力抢先完成了形式化证明。

同日，菲尔兹奖得主陶哲轩发文称，“发现一个值得研究的问题”正成为稀缺资源。面对AI抢跑的现象，研究者可能不再愿意分享有潜力的研究方向。9月11日，包括陶哲轩、邓煜在内的25位菲尔兹奖得主发表声明，警告AI快速批量生成数学成果，可能会压缩成果验证、方法总结、学术交流和引用前人成果的时间，进而引发严重的署名和抄袭问题，使AI发展目标与数学研究目标严重错位。然而，10月6日，OpenAI又一次性公开722篇由其模型生成的数学手稿，声称解决了多个长期悬而未决的知名数学难题，这一行为再度引发了广泛争议。

对此，玛格达莱娜·斯基珀认为，通向这些解答的过程并没有被清晰地说明，而“任何科学工作既关乎目的地，也同样关乎旅程”。

数学家马骁在参与大会圆桌论坛时承认，AI确实给数学家带来了挑战。AI正在取代数学家的部分能力，其生成的大量计算、方案、思路、证明等可能存在错误，需要数学家投入更多的精力，并借助更好的组织和工具进行检验。但他否认AI会给数学界带来寒冬，认为AI反而能够大幅扩展数学的边界，使数学学科更加繁荣。而这需要数学家快速适应AI时代，并发展出更好的方法来消化验证AI的产出。

值得一提的是，迈克尔·莱维特在同一论坛上被问及类似情况是否会出现在生物学、化学领域时表示，数学界能够列出具体的待解决问题清单，而自然科学界往往面临更为模糊的问题，例如“地球上的生命如何起源”。这些问题更多地依赖实验证据，甚至可能取决于偶然因素，不像数学那样可以依赖理论框架，因此难以被AI批量解决。

他还就AI安全性提出，多样性原则需要融入AI的未来发展之中。“我认为获得安全的一种方式是拥有DeepSeek、Kimi、Claude、ChatGPT、Grok等不同模型，即提供模型多样性，就像多样性对生物生存至关重要一样。”与此同时，他还透露自己对于Token（词元）价格上涨的担忧，并指出AI在响应时间上仍有待提高。

下一个十年：AGI、ASI与人机共生新图景

AI正在全方位重塑科学界。而在达特茅斯会议提出AI概念七十周年的重要节点，科学家们对于下一个十年的AI发展疆域也有着自己的独特想象。

在大会“致敬达特茅斯70年：智能的下一片疆域”高端圆桌论坛上，迈克尔·莱维特表示，他对于十年后实现人机和平共生有35%的信心。马骁则给出了80%的信心预测：到2036年，AGI（通用人工智能）将通过“把一切归约为数学和编程”得以实现，并把“AI在没有任何人类参与的情况下建造航天器”作为成功的判据。

1994年图灵奖得主罗杰·瑞迪则在主旨演讲中对AGI提出了一个可量化的标准：能够就至少90%的任何主题提问给出正确答案。他还进一步描绘了ASI（超级人工智能）的宏伟图景。在他看来，ASI是近乎全知全能、无处不在、能够控制一切的智能，他把这比作“守护天使”。

“当我们能够确保地球上每个人都拥有一个个人‘守护天使’——能够在正确时间以正确语言提供正确信息的AI，我们就知道ASI已经实现了。我们为此目标开发的工具和技术，最终将被证明是人类最重要的发明，使人类迄今取得的一切成就都相形见绌。”瑞迪说道。但他也强调，人类智慧始终对于有效驾驭AI、负责任地治理AI至关重要，实现这一愿景需要跨学科、跨机构、跨文化和跨世代的紧密合作。

在通往AGI、ASI的道路上，人类的价值究竟体现在哪里？美国杜克大学医学院神经科学名誉教授、被誉为“脑机接口之父”的米格尔·尼科莱利斯在大会对话环节中分享道：“有观点提出，未来十年AI摧毁人类社会的概率为10%，但这一数值缺少严谨的科学推导。我们既不必陷入盲目的恐慌，也不能漠视潜藏的风险，应当依托证据与科学方法进行理性研判。”

“如今，技术在某种程度上甚至成为了一种新的信仰，但我们可能忽视了人类本身的价值。恒星和星系存在于宇宙之中，是人类通过观察、求索与思考，为它们命名、探明规律，赋予万物意义。”米格尔·尼科莱利斯说，技术足以重塑未来，但人类独有的创造力、独立判断、情感体验，以及生命本身，永远拥有不可替代的价值。