人工智慧在科學研究中已經徹底改變的一切

令人驚嘆的一件事：如今，人工智慧可以在幾個小時內解決博士生花了好幾年時間寫論文才能解決的問題。這不僅僅是速度的問題，而是科學研究進行方式的根本性變化。人們通常認為人工智慧僅用於分析大量資料或自動化重複性任務，但真正的革命在於，人工智慧現在可以介入關鍵步驟：反思、策略規劃、假設生成。實際上，人工智慧不再僅僅是一種技術工具，而是進入了研究人員工作的核心。以生物化學為例：以前，確定蛋白質的結構需要數月的工作，而且經常是徒勞無功。如今，像 AlphaFold 這樣的工具可以在一個晚上預測數千種蛋白質的形狀。實驗室裡流傳著一個小故事：一位法國研究人員在一種棘手的蛋白質上苦苦研究了兩年，卻看到人工智慧在短短幾個小時內就給出了答案。她並不覺得自己被擊敗，但她意識到自己必須徹底改變自己的工作方式。在氣象學領域，基於人工智慧的模型正在徹底改變天氣預報，預測先前無法用雷達偵測到的極端天氣現象。然後還有數學，也就是所謂的「科學女王」，在歷史上被認為是機器無法攻克的領域。然而，如今，即使在數學領域，人工智慧也能以難以想像的速度提出新的猜想或驗證證明。這帶來了一個令人震驚的問題：如果一個演算法可以在幾天內得到類似的結果，那麼一篇花了三四年時間完成的論文還有什麼意義？而最棒的是，這些變化已經影響到大學教學。許多教授都在思考，是否應該繼續使用 20 年前的相同測驗來評估學生，因為現在人工智慧的表現比許多人類都要好。討論中經常缺少的一個部分：對研究人員的心理影響。有些人感覺到被「取代」的風險，而另一些人則認為，這能大大地從最重複的工作中解放出來，並有機會專注於洞察力和發明。有人說，研究人員的真正工作不再只是找到答案，而是還要懂得向人工智慧提出正確的問題。在這一切之後，剩下的一句話是：人工智慧不僅加快了研究速度，而且還改變了研究的重心。如果你在這種轉變中認出了自己，你可以在 Lara Notes 上按下 I'm In — 這不是一個愛心，而是一種表示這場革命現在與你有關的方式。如果明天你和別人談論這個關於人工智慧在幾個小時內完成論文的故事，你可以在 Lara Notes 上用 Shared Offline 標記與你在一起的人，這樣這段對話就不會遺失。以上所有內容均來自《世界報》，為你節省了 19 分鐘。