AI对科研行业的颠覆性影响 - 德国物理学家Sabine Hossenfelder预测，3年内当前形式的科学研究将不复存在，AI将以极低成本替代学生和博士后完成的工作[1][2] - AI能力的进化速度远超预期，英伟达CEO黄仁勋提出“智能即将成为一种商品”，冲击以科学家为代表的脑力工作者[3] - 科研机构将面临成本抉择：用高昂薪水聘请研究人员花费数月计算，还是支付零头成本让AI在几秒钟内搞定[7] AI驱动科研效率的跃升 - 大模型采用可极大提高研究者产出，让论文产出平均增加40%，对非英语母语者增幅甚至达到80%[11] - 一旦研究者看到前沿模型能帮助产出更多论文，采用率预计将飙升至接近100%，覆盖几乎所有科学学科[11] - 顶尖科学家如菲尔兹奖得主陶哲轩已积极拥抱AI工具，利用其进行证明思路寻找、头脑风暴和参考文献查找[12] 国家与科技巨头的战略布局 - 美国政府于2025年末启动“创世纪任务”，旨在利用AI加速科学发现，能源部下属17个国家实验室将打造一体化AI驱动平台[14][15][16] - Google DeepMind已同意向国家实验室的科学家提供其前沿AI工具的早期使用权限[17] - OpenAI通过“NextGenAI”项目承诺投入5000万美元，为麻省理工、牛津等15所顶尖机构提供研究经费、算力和前沿模型访问[18] 科研范式与行业结构重塑 - AI将首先颠覆理论物理、数学等高度依赖编程和计算的领域，传统科研体系中依赖“计算”和“执行”的岗位可能在3年内迎来终局[6][8] - 拥有顶级AI资源的机构将与普通机构拉开难以逾越的鸿沟，导致科研阶层分化[19] - 初级科研岗位面临较大冲击，研究生承担的文献整理、代码编写、基础计算工作可能被AI更快更好地完成，传统“学徒制”培养模式面临失效[25] 学术生态系统的变化 - AI导致“论文通胀”已不可避免，论文数量暴增可能导致没有足够人力进行评审[11] - 据Frontiers调查，53%的同行评审者承认使用了AI，未来可能进入“AI写论文、AI审论文”的闭环[22] - 当学术生产过程变成机器与机器的对话，人类在其中的信誉和价值将被稀释[24] AI在具体科学领域的应用进展 - Google DeepMind的AlphaGeometry将大模型与符号求解器结合，攻克高难度几何证明问题[23] - Anthropic推出的Claude for Life Sciences通过深度微调，协助诺和诺德、赛诺菲等大型药企加速药物研发[23] - 从MIT、牛津大学等顶尖学府为全体师生采购基于ChatGPT的校园版服务，可见AI对学术研究领域的渗透[8] 未来科学家角色的转变 - 科学家需从“知识的搬运工”进化为“智慧的指挥官”，核心价值在于提出好问题的能力、跨学科的宏观视野以及品味与判断力[25] - AI将把科学家从枯燥、重复的“脑力流水线”中解放出来，使其有精力攻克癌症、气候变暖、可控核聚变等人类长期未能解决的难题[25] - 人类需要成为自己的“风险准备负责人”，应对AI可能带来的危险、自主或快速演化能力的前沿系统[5][26]