英国皇家科学院发布《人工智能时代的科学》报告，探究AI给科学研究带来的变革与挑战

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近年来，随着深度学习等技术的发展，人工智能给作为科学发现基础的数据收集、转换与理解带来了变革，极大拓展了科学研究的广度与深度，为各个学科的理论发展与实践探索提供了新的可能。 AlphaFold 3 预测“几乎所有分子类型”的蛋白质复合物结构的能力、陶哲轩借助 AI 完成形式化多项式 Freiman-Ruzsa 猜想证明、AI 对托卡马克核聚变反应控制的优化及设计新型药物分子方面的应用…… 凡此种种成就，都表明我们正迎来继传统实验、理论分析、模拟计算以及数据密集型的科学研究范式之后的“第五范式”——AI for Science。 但与之相随的，也是诸多风险与挑战。 包括人工智能系统的不透明性问题，即“黑盒”问题，以及 AI 研究的可重复性问题，还有伴随技术应用而生的伦理困境，这些都是迈向新范式途中必须跨越的障碍。 为了正确应对新的机遇 ………………………………