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近年來，人工智能（AI）技術(shù)在科學(xué)研究領(lǐng)域中的應(yīng)用與影響日益顯著。從生物醫(yī)學(xué)、材料學(xué)、到天文學(xué)等學(xué)科，AI4Science 正改變著科學(xué)研究的方式，加速科學(xué)研究。

AI 通過提供大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、模擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境、優(yōu)化研究過程等功能，為科學(xué)家們提供了前所未有的支持和幫助，也確實(shí)將科學(xué)研究推向了一個新的階段。

然而，AI 在為科研帶來更多可能性的同時，也引發(fā)了許多問題。

來自耶魯大學(xué)和普林斯頓大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，在科學(xué)研究中，AI 可能會造成知識生產(chǎn)的單一性，即科學(xué)的單一文化（scientific monocultures）。

具體來說，在這種文化中，某些類型的方法、問題和觀點(diǎn)主導(dǎo)了其他方法，使科學(xué)缺乏創(chuàng)新性，更容易出錯。

同時，AI 提出的解決方案也可能掩蓋了我們的認(rèn)知局限性，使我們?nèi)菀桩a(chǎn)生一種錯覺，即我們認(rèn)為自己對世界的了解比實(shí)際情況要多。

因此，科學(xué)家需要審慎考慮 AI 在科學(xué)研究中的潛在影響，從而負(fù)責(zé)任地進(jìn)行知識生產(chǎn)。

相關(guān)研究論文以“Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research”為題，已發(fā)表在科學(xué)期刊 Nature 上。

該論文從大量與 AI4Science 相關(guān)的文獻(xiàn)中，提煉出了 AI 的四大應(yīng)用愿景——智囊團(tuán)（Oracles）、代理人（Surrogates）、量化分析師（Quants）和裁決者（Arbiters），并分別討論了 AI 在科學(xué)研究中的應(yīng)用和影響。

表｜科學(xué)研究中的 AI 愿景。通過分析最近有關(guān) AI 改善跨科學(xué)學(xué)科知識生產(chǎn)潛力的出版物，得出以上四種類型。納入的論文要么使用“AI”這個通用短語，要么提到 AI 概念之下的特定方法，最常見的是機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和大型語言模型。該表總結(jié)了愿景如何響應(yīng)不同的研究階段，以及對科學(xué)能力和效率的感知限制。

人類科學(xué)家為何信任AI？

近年來，AI 在科學(xué)研究中的應(yīng)用日益廣泛，其提供的解決方案被認(rèn)為能夠徹底改變科學(xué)研究方法。

但 AI 何以獲得科學(xué)家的信任呢？

首先，AI 工具不僅被視為工具，更被看作是研究中的合作者，能夠提供超越人類限制的解決方案和見解。這種認(rèn)知增強(qiáng)了科學(xué)家對 AI 的信任，因?yàn)樗麄儗⑦@些工具視為知識生產(chǎn)中的伙伴。

其次，AI 工具被認(rèn)為具有增強(qiáng)其可信度的特質(zhì)，如客觀性、深度理解能力以及提供令人滿意的解釋能力。這種描繪使得 AI 工具在某些情況下比人類更值得信賴。

第三，AI 工具提供的解決方案符合人們對簡單、廣泛、簡化和量化解釋的偏好，進(jìn)而增強(qiáng)了對理解的感知。

然而，將 AI 整合到科學(xué)研究中也存在認(rèn)知風(fēng)險，尤其是認(rèn)知理解的錯覺形式。

圖｜AI 驅(qū)動的科學(xué)研究中的理解錯覺。

如上圖 a 所示，使用 AI 工具進(jìn)行研究的科學(xué)家可能會產(chǎn)生解釋深度的錯覺。在示例中，一位科學(xué)家使用 AI Quant 對現(xiàn)象 (X) 進(jìn)行建模，并相信他們對 X 的理解比實(shí)際更深入。

在圖 b 中，在單一的認(rèn)知文化中，科學(xué)家很容易產(chǎn)生探索廣度的錯覺，他們錯誤地認(rèn)為自己正在探索所有可檢驗(yàn)假設(shè)的空間，而實(shí)際上他們正在探索可以用 AI 工具檢驗(yàn)的更狹窄的假設(shè)空間。

另外，如圖 c，在知識者單一文化中，科學(xué)家很容易產(chǎn)生客觀性錯覺，他們錯誤地認(rèn)為 AI 工具沒有立場或能夠代表所有可能的立場使用人類參與者進(jìn)行研究的替代者），而 AI 工具實(shí)際上嵌入了訓(xùn)練數(shù)據(jù)和開發(fā)人員的觀點(diǎn)。認(rèn)知理解的錯覺發(fā)生在個體高估自己的理解程度時，將 AI 工具或其他社區(qū)成員的知識和能力誤認(rèn)為自己的。這種現(xiàn)象可能導(dǎo)致科學(xué)論斷中的錯誤和過度樂觀，特別是當(dāng) AI 工具在專家領(lǐng)域之外使用時。

AI4Science的未來，一切向好嗎？

由于 AI 工具看似可信且承諾提升研究的質(zhì)量和數(shù)量，因此依賴這些工具的研究可能會大幅增加。目前，關(guān)于 AI 的引用在出版物和專利中在逐漸增多，并且使用 AI 工具的論文在學(xué)科內(nèi)外的引用都呈現(xiàn)出增加的趨勢。

如果這個趨勢持續(xù)發(fā)展，那么當(dāng) AI 輔助研究逐漸主導(dǎo)知識生產(chǎn)，會有哪些認(rèn)知風(fēng)險？

文中給出了一個觀點(diǎn)：科學(xué)可能會形成單一文化。

作者用了一個類比來說明這一點(diǎn)：在農(nóng)業(yè)中，單一文化是一種在同一片土地上只種植一種作物的做法。這種做法提高了效率，但也使作物更容易受到害蟲和疾病的侵害。

文章認(rèn)為，AI 工具所提供的效率可以促進(jìn)科學(xué)單一文化的發(fā)展，其中某些形式的知識生產(chǎn)主導(dǎo)了其他所有形式。它們可以通過兩種不同但相輔相成的方式實(shí)現(xiàn)。

首先，通過優(yōu)先考慮最適合 AI 輔助的問題和方法（知識生產(chǎn)的單一文化）。

其次，通過優(yōu)先考慮 AI 能夠表達(dá)的觀點(diǎn)類型（知識所有者的單一文化）。

就像植物單一文化更容易受到害蟲和疾病的侵害一樣，科學(xué)單一文化使我們對世界的理解更容易出現(xiàn)錯誤、偏見和錯失創(chuàng)新的機(jī)會。

當(dāng)新工具和技術(shù)產(chǎn)生時，科學(xué)家總是傾向于迅速利用它們的優(yōu)勢。然而，AI 工具被預(yù)測將在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，成為超級合作者融入到知識社區(qū)中，這樣的風(fēng)險可能會變得尤其嚴(yán)重。

除了威脅科學(xué)的蓬勃發(fā)展外，知識生產(chǎn)的單一文化還會產(chǎn)生認(rèn)知理解錯覺。在這些錯覺中，科學(xué)家錯誤地認(rèn)為，AI 工具推進(jìn)了人類對科學(xué)的理解，而不是意識到，這些工具實(shí)際上縮小了科學(xué)知識生產(chǎn)的范圍。

了解風(fēng)險，是應(yīng)對風(fēng)險的關(guān)鍵一步。為了減輕 AI 在知識生產(chǎn)中應(yīng)用的風(fēng)險，人類需要增強(qiáng)對科學(xué)單一文化的認(rèn)知風(fēng)險的理解，以及對認(rèn)知錯覺的感知。

事實(shí)上，AI 在科學(xué)中的應(yīng)用確實(shí)讓所有人興奮，比如 AI 化學(xué)家加速催化研究，生成式 AI 助力碳捕集等等。

然而，在 AI4Science 走得更遠(yuǎn)之前，科學(xué)家們必須考慮到 AI 的技術(shù)限制和潛力，以及它對科學(xué)知識生產(chǎn)社會實(shí)踐的影響。

AI 輔助科學(xué)研究也許預(yù)示著這樣一個未來，其中不僅參與者缺乏多樣性，而且追求的研究主題也缺乏多樣性。它們還引發(fā)了認(rèn)知理解的錯覺，阻止我們意識到我們的視野已經(jīng)變窄。

盡管 AI 在科學(xué)中的廣泛應(yīng)用是不可避免的，但科學(xué)家，除了進(jìn)行知識生產(chǎn)外，還有責(zé)任決定事物的發(fā)展方式。

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