人工智能（AI）對科學研究的推動正從量變邁向質變。一個跨多學科、兼具理論與實驗能力的“AI科學家”在上海開啟了它的“科研生涯”。

在世界人工智能大會開幕前夕，上海人工智能實驗室發(fā)布的“書生”科學發(fā)現平臺，已加入多個研究團隊，加速多個重大攻關項目。它幫助國內物理學家率先研發(fā)出全球首個由AI設計的超導材料工藝，并得到實驗驗證；讓生命科學團隊在短短數月內發(fā)現癌癥治療新靶點，而過去完成這一任務可能需要數年時間。

上海AI實驗室主任周伯文 （文匯報記者 袁婧 / 攝）

從理論到實驗，全流程支持科學研究

最新上線的“書生”科學發(fā)現平臺已面向全球科研團隊開放申請，通過審核后即可登錄使用。其科研助手界面類似問答大模型，用戶可在對話框中給它布置任務，例如“預測不同排放情景下，未來100年全球氣候變化趨勢”。此外，平臺還提供各種高級科研工具，如一批功能各異的科學智能體，以及覆蓋六大學科領域、容量超數千TB的科學數據集。

作為非專業(yè)人士，記者未能充分體驗這個強大的革命性工具。據上海AI實驗室青年科學家白磊介紹，在某些方面，書生科學發(fā)現平臺已展現出超越人類科學家的能力，尤其是它強大的跨學科知識儲備。

“書生”科學智能平臺的界面

例如，在與中科院物理所團隊的合作中，書生科學發(fā)現平臺憑借凝聚態(tài)物理、新材料、人工智能、量子計算等多學科能力，以及較強的實驗物理水平，自行設計相關實驗，幫助研發(fā)出首個AI賦能的超導材料制備工藝。實測表明，AI設計的新工藝能顯著提高超導材料的臨界電流密度，使其能承受更大電流，加速超導材料從實驗室走向商用。

科學智能（AI for Science）在過去幾年取得了令人驚嘆的突破，去年諾貝爾化學獎授予蛋白質預測模型“阿爾法折疊”便是一個里程碑。然而，此前科學智能的進展主要集中在單點突破，即針對特定任務提升計算效率。而科學研究涉及知識廣泛、對象眾多、流程漫長，僅靠單點突破的疊加，不足以推動科學發(fā)現成果大規(guī)模涌現。

白磊透露，科研人員可在該平臺上同時調動多學科智能體，借助“書生”科學多模態(tài)大模型豐富的知識儲備和推理能力，自動從海量科學數據中識別新的科學規(guī)律，提出新的科學假設。平臺還能從理論走向實驗，自動完成方案設計、代碼實現，甚至通過遠程控制儀器設備開展部分實驗，并獲取實驗數據進行分析和討論。從這個角度看，書生平臺有能力覆蓋科研全流程，為科學家提供“一站式支持”。

智能體各司其職，“組建”交叉學科團隊

“書生”科學發(fā)現平臺的強大能力源于一系列創(chuàng)新。過去幾年，上海AI實驗室確立了以“通專融合”路徑實現通用人工智能（AGI）的理念。遵循這一理念，“書生”科學發(fā)現平臺集成共享了通專融合的基座大模型，以及物理、化學、材料、生物、地球等多領域專業(yè)科研智能體。

在整個架構中，基座模型如同調度者，負責理解人類科學家的指令，自行閱讀文獻、進行邏輯推理和任務規(guī)劃?；谏虾I實驗室研發(fā)的多智能體框架，科研人員可同時調動多種“專職智能體”，讓它們各負其責。

書生平臺可以根據指令，設計規(guī)劃熒光蛋白功能驗證實驗。

例如，在想法生成階段，文獻綜述智能體、觀點提出智能體、多維評審智能體等會自動生成針對科研任務的創(chuàng)新想法；在方案設計階段，借助方案設計智能體、代碼評審智能體，抽象的想法可快速轉化為實施方案；在實驗驗證階段，一系列智能體可自主規(guī)劃實驗流程、記錄實驗結果并進行多維度分析。

實際上，在一次科研流程中，智能體除提供專業(yè)知識外，還可按需扮演反思、辯論、管理協調等不同角色。從某種意義上說，通過調用多個智能體，人類科學家可快速組建一支跨學科科研團隊，比實際招募團隊要容易得多。

多智能體的效率在上海AI實驗室與臨港實驗室、上海交通大學、復旦大學等機構的協作科研中得到了驗證。聯合團隊共同構建了多智能體虛擬疾病生物學家系統(tǒng)“元生”，整合了近600個專家工具。在短短幾個月內，“元生”就在肝癌和結直腸癌治療上提出2個高價值新靶點，并獲臨床樣本和動物實驗驗證。多智能體的協同決策使“元生”在面對復雜疾病機制或藥物路徑選擇時，能像科學家一樣思考，并基于反饋不斷優(yōu)化。

上海AI實驗室整合了全球約50家頂尖科研機構的高價值專業(yè)數據，構成“科學數據廣場”。

除了用智能體“組建”交叉學科團隊，上海AI實驗室還整合了全球約50家頂尖科研機構的高價值專業(yè)數據，基于各學科高頻使用的權威資源，精選了200多個專業(yè)數據集，方便科研人員快速獲取。此外，實驗室還設計了科學智能上下文協議，讓“書生”科學發(fā)現平臺與第三方科研機構的百余種實驗設施直接相連，打破邊界，讓AI賦能跨學科研究。

不會取代科學家，讓人人有機會成為科學家

盡管這位全能“AI科學家”的能力邊界有待進一步檢驗，但這無疑是科學智能領域的一次重要進展。業(yè)內人士分析，目前全球還沒有其他相關AI工具能像書生科學發(fā)現平臺這樣具備全方位的綜合實力。

上海AI實驗室認為，這項創(chuàng)新有望推動科研范式的變革。實際上，“書生”科學發(fā)現平臺已對研究者、研究工具、研究對象這三大要素實現了全面助力。未來，驅動AI大模型飛速發(fā)展的“尺度法則”（Scaling Law）也將應用于科研領域。

即便如此，“書生”科學發(fā)現平臺不會導致科學家被AI取代。白磊認為，“AI + 科研”本質上是“人機一體”，能破除科學研究領域的各種壁壘，大幅降低科研門檻，實現“科研民主化”。未來，每個人都有機會成為科學家，科學研究或將迎來“想法驅動的時代”——只要能提出新設想，如開發(fā)一款新疫苗，就有機會在AI輔助下完成方案設計和實驗規(guī)劃，并做出原型產品。當越來越多普通人成為科學家，更具天賦和實力的科學家就有機會成為愛因斯坦。

目前，上海AI實驗室正積極推動“書生”科學發(fā)現平臺與國內頂尖大學和科研院所對接，誠邀全球科研機構、企業(yè)及科研工作者共同體驗、共同開發(fā)，打造更完備的科學智能創(chuàng)新生態(tài)?？茖W家可利用平臺內置的低代碼開發(fā)環(huán)境，根據需求對智能體組件進行拖放操作，快速開發(fā)出自己的科學智能體。隨著更多科學家使用，相關反饋將加速“AI科學家”的迭代進化。

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