人工智能在科研领域的应用与价值 - AI已成为科学家的得力助手 诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特表示 其科研工作量约90%有AI深度参与 AI的角色在过去三年从帮手变为助理 再变为优秀的同事[1] - AI能加快科研试错过程并降低门槛 莱维特认为AI最大价值在于加快试错 降低实验和计算成本 使科学家能更快 更低成本地进行探索[2] - AI正在推动跨学科融合 莱维特指出AI正在生物学 物理学 化学和数据科学之间搭建桥梁[2] - AI以前所未有的方式重塑生物学研究 诺贝尔生理学或医学奖得主阿德姆·帕塔普蒂安举例 过去解析蛋白质结构需5-6年 借助AlphaFold AI工具几分钟内就能得出结果[2] - AI可助力科研成果转化 世界顶尖科学家协会奖得主尤里·涅斯捷罗夫表示 用AI构建高质量虚拟现实模型并培养跨学科AI专家 对推动成果转化有重要作用[2] 人工智能对经济与就业的影响 - AI带来渐进式经济结构性变化 诺贝尔经济学奖得主克里斯托弗·皮萨里季斯认为 AI改变的是工作方式 而不是消灭工作[3] - 新技术遵循创造性破坏规律 皮萨里季斯引用熊彼特理论指出 新技术淘汰旧生产方式的同时会催生新产业和岗位[3] - AI更可能调整岗位结构而非造成大规模失业 从历史经验推断 AI可能带来企业内部岗位结构调整 员工借助AI工具可提升生产效率和自身能力[3] - AI在现有范式内是出色的副驾驶 埃及艾因沙姆斯大学副教授希沙姆·奥姆兰认为 AI在发现全新范式 构建全新理论体系方面难以发挥决定性作用[3] - AI难以开创颠覆性理论 香港科技大学前校长陈繁昌指出 若科学规律未体现在现有数据中 AI就难以提出颠覆性理论[3] 人工智能的治理与风险规避 - AI是必须加以妥善治理的新兴技术 与会科学家普遍认为 完善的制度设计 伦理规范和安全机制是确保AI健康发展的关键[3] - AI能力强大且应用广泛可能带来挑战 耶路撒冷希伯来大学前校长阿舍·科亨指出 AI因其能力强 应用广且不断演进 可能对社会治理和伦理体系构成挑战[4] - 需防范AI自主决策引发的权责失衡 图灵奖得主惠特菲尔德·迪菲指出 当AI被赋予高自主决策权时 若缺乏有效约束可能损害人类利益[4] - 应聚焦增强而非替代人类的技术 皮萨里季斯呼吁科学家聚焦增强人类劳动的技术 政府应加大投资支持创新 企业和员工应学会适应新工作方式以释放AI潜力[4]