在探索自然奥秘的征途中，科学工具的革新始终是推动认知边界的关键力量。2024年诺贝尔化学奖的颁发，标志着人工智能（AI）正式登上了科学研究的核心舞台。三位获奖者通过AI驱动的蛋白质结构预测与设计，解决了生物学领域长达半个世纪的难题，并实现了从无到有的蛋白质创新设计。这一突破不仅深化了我们对生命的理解，还为新药物、疫苗和环保技术的开发提供了实际解决方案，为解决抗生素耐药性和塑料降解等全球性挑战带来了希望。
紧接着，2025年初微软发布的生成式AI模型MatterGen，在材料科学领域掀起了波澜。该模型逆向设计生成的新材料TaCr₂O₆，其体积模量实验值与设计目标误差不足20%，将传统材料研发周期从数年缩短至数周。这一成就揭示了AI已从科学家的辅助工具转变为科学发现的“共谋者”，正在重构科学研究的底层逻辑。
面对这场科学革命，科研工作者既迎来了前所未有的机遇，也面临着巨大的挑战。许多科研人员虽然拥有扎实的专业知识，但缺乏足够的人工智能知识和技能，对AI的应用感到困惑和局限。同时，依赖湿实验方法的科研领域，高昂的试错成本和大量重复性实验，以及人力、物力的巨额消耗，为科研进程增添了不确定性。
许多看似无用的数据被遗弃，导致潜在有价值的信息未能被充分发掘，造成了资源浪费。在AI领域，自然科学和社会科学中的数据往往长期匮乏，即便搜集到数据，也存在置信度不足或可解释性欠缺的问题。尤其在大语言模型（LLMs）的应用中，错误引用和“胡编乱造”时有发生，进一步加深了对AI结果可信度的疑虑。
AI技术的“黑箱”特性，使得许多生成的结果缺乏透明度，无法明确解释背后的机制和逻辑，影响了其在科研中的信任度和应用深度。随着AI技术的普及，一些原本由人类科学家完成的工作逐步被自动化，部分岗位甚至面临被取代的风险。科研工作者担心，AI技术的普及可能削弱人类的创造性工作，若不谨慎把握AI的发展方向，技术革命可能带来社会结构、职业市场和科学伦理的深刻变化。
为了应对这些挑战，科研工作者需要掌握AI工具的语言，理解生成模型、强化学习等技术原理，并熟练运用开源代码库进行定制化探索。同时，构建数据与实验的闭环，将AI生成结果通过自动化实验室快速验证，形成“假设-生成-验证”的迭代链路。更重要的是，重塑科研想象力，当AI能设计出超越人类经验范畴的蛋白质或超导体时，科学家应转向更本质的科学问题，如通过AI揭示材料性能与微观结构的隐变量关系，或探索多尺度跨物理场的耦合机制。
AI在科学研究中的应用领域广泛，包括获取、创造和传播知识的方式变革，生成、提取、标注和创造大型科学数据集，模拟、加速并为复杂实验提供信息，对复杂系统及其组件间的相互作用进行建模，以及找出具有广阔搜索空间问题的创新解决方案。在这些领域取得突破，需要选择合适的问题、科学的评估方法和跨学科的合作。
例如，在获取和传播知识方面，借助基于LLM的科学助手，科学家可以高效地从海量文献中提炼见解，直接对科研数据提出问题，从而显著加快科学进程。在生成大型科学数据集方面，AI可以提高数据收集的准确性，减少错误和干扰，并通过合成数据补充现有数据集。在模拟复杂实验方面，AI能够帮助模拟实验过程，为物理实验提供信息和指导。在对复杂系统建模方面，AI可以通过学习更强大的模式和规律，改进对这些系统的建模。在寻找创新解决方案方面，AI能够开辟新的搜索空间，更快地聚焦于最有可能可行的解决方案。
尽管AI为科学研究带来了诸多机遇，但也伴随着风险。AI可能限制科研人员的思维广度，忽视原创和非传统的研究方法。同时，AI提供的预测和分析往往基于概率和模式识别，而非直接的因果推理，可能导致误导性结论的产生。AI算法的“黑箱”特性也增加了理解其决策过程的难度。
为了管理这些风险，科研人员需要合理调整AI使用策略，在保证探索性研究深度的前提下，利用AI促进科学创造性。同时，科研人员应警惕AI研究中的不良做法，制定良好实践清单，并利用AI提升研究基础的可靠性。通过可解释性技术，科研人员可以尝试理解AI模型的推断逻辑，并从AI模型中得到新的科学假设。
在这场人机协同的科学探索中，科研工作者应主动拥抱AI，将人类的创造性思维与AI的计算能力深度融合，以释放科学发现的无限可能。正如诺贝尔奖得主David Baker所言：“AI不是替代科学家，而是赋予我们触碰未知的阶梯。”
