Sakana AI 的「AI 科學家」重新定義研究自主性，挑戰傳統科學標準。

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Sakana AI 與牛津大學及不列顛哥倫比亞大學的科學家合作，創建了一個革命性的人工智慧系統——「AI科學家」。這個自主平台旨在通過自動化整個研究過程，徹底改變科學發現。

AI科學家利用先進的大型語言模型（LLMs）來模擬科學方法。它能夠生成創新的研究想法，設計和進行實驗，分析結果並自我同行評審。驚人的是，產出一篇完整研究論文的成本預計僅約15美元。

AI驅動的發現：新的科學時代

在近期發表於預印本伺服器arXiv的研究中，研究人員展示了AI科學家在機器學習（ML）研究中的能力。該系統有效開發了擴散模型和基於轉換器的語言模型的新技術，並分析學習動態。根據研究人員的說法，AI生成的論文在經過自動審稿人評估後，符合知名機器學習會議的接受標準。

這一進展標誌著AI的一大步，從狹義應用轉向全面解決科學問題的方式。AI科學家在管理完整研究生命週期方面的能力，顯示出其推理和創造力達到了傳統上僅限於人類研究者的水平。

平衡人類直覺與AI效率

這種系統的影響深遠。一方面，它能顯著提高科學發現的速度，使研究不受阻礙，並可能在藥物開發、材料科學和氣候變化解決方案等關鍵領域加速突破。然而，自主研究的興起也引發了關於人類科學家角色的重要問題。儘管AI能分析龐大的數據集並識別模式，人類的直覺、創意和倫理判斷依然在指導研究走向有意義的結果中不可或缺。挑戰在於如何實現AI效率和以人為本的科學探究目的之間的平衡。

此外，AI科學家的低運營成本可能重塑研究資金和開展方式，對科學社群內的職業結構產生影響。研究人員已認識到如此強大AI系統的內在風險，並在其論文中強調，機器學習社群必須優先考慮如何使這些系統與人類價值觀保持一致。

在AI主導的科學中導航倫理考量

這一認識凸顯了建立強大倫理框架以伴隨技術創新之必要性。隨著AI系統具有獨立研究的能力，確保其運作符合社會價值並惠及人類至關重要。開源AI科學家的代碼的決定鼓勵更大的審查和協作發展，使研究人員能夠進一步優化這項技術，推動更進階的AI主導科學發現。

隨著科學界對這一發展的影響進行反思，顯然，科學發現的格局正處於重大變革的邊緣。主要挑戰仍在於如何利用AI的能力，同時保護推動科學進步數世紀來的人類探究本質——創造力、直覺和倫理考量。

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