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Is AI Weird Enough to Actually Make Scientific Discoveries?
2025/3/9
The AI Daily Brief (Formerly The AI Breakdown): Artificial Intelligence News and Analysis
N
Neil Lawrence
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Thomas Wolff
Thomas Wolff: 我认为当前的AI模型，例如大型语言模型（LLM），虽然拥有海量知识，能够出色地回答问题，就像一个优秀的学生一样，但在进行真正的科学突破方面却存在局限性。它们擅长于在已知知识框架内进行推理和预测，却缺乏提出具有颠覆性意义的新问题、挑战现有理论的能力。历史上许多伟大的科学发现都源于对既有知识的质疑和突破，而这正是当前AI模型所欠缺的。
例如，哥白尼的日心说挑战了当时的宇宙观，CRISPR技术的应用也源于对既有认知的重新理解和创新性应用。这些突破并非简单的知识积累，而是对现有范式的根本性转变。
当前AI模型的评估标准通常侧重于其回答已知问题的能力，这使得它们更倾向于成为“优秀的学生”，而非具有独立思考和创新能力的“科学家”。要实现真正的科学突破，我们需要开发能够挑战自身训练数据、提出大胆假设、并基于少量线索进行归纳的AI模型。我们需要的是一个能够发现并质疑他人忽略的细节的“B等生”，而不是一个能够完美回答所有问题的“A等生”。
Neil Lawrence: 我在高中时期参加学术十项全能比赛的经历，让我对不同类型的优秀人才有了更深入的理解。那些在学术竞赛中表现出色的人，往往擅长于在既定规则和框架内取得高分，但他们并不一定具有创新和创业精神。历史上许多伟大的创新者，往往并非传统意义上的“好学生”，他们具有挑战现状、打破常规的勇气和能力。
将当前的LLM比作那些在学术竞赛中表现出色的学生，它们拥有海量的知识，能够快速地处理信息，但它们缺乏独立思考和创造的能力。因此，我们需要思考如何引导LLM以不同的方式思考，这是否需要改变提示方式，或者需要完全不同的架构？
科学发现的模式也值得我们思考，是独立的个体天才推动了科学进步，还是大量的AI模型协同工作，通过碰撞和迭代，最终产生突破性的成果？无论如何，Thomas Wolff的观点为我们提供了宝贵的思考方向，值得我们深入探讨。
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