"科研新纪元：AI能否成为下一个爱因斯坦，引领问题创新？"

在当今这个信息爆炸、答案触手可及的时代，爱因斯坦的一句古训——“提出一个问题往往比解决一个问题更重要”再次被赋予了新的时代意义。随着AI技术的飞速发展，尤其是OpenAI等大型模型的崛起，科学家们开始重新审视人类与AI在科研领域的互动方式，并寄予厚望于AI能提出具有创新性的科学问题。

在第23届浦江学科交叉论坛上，一个引人注目的观点被提出：随着“AI for Science”（AI4S）这一科研新范式的到来，AI有望像爱因斯坦那样，提出引领科学进步的关键问题。这一展望不仅激发了科学家们对AI潜力的无限遐想，也促使他们探索如何利用AI技术推动科研创新。

在药物研发领域，靶点枯竭的问题一直困扰着科学家们。华东师范大学药学院院长李洪林指出，尽管人类基因组计划已经完成了多年，但仍有大量基因的功能未被揭示，这为AI在药物研发中的应用提供了广阔的舞台。AI不仅能够帮助科学家们挖掘那些“黑暗基因”的潜力，还能通过大数据分析和机器学习技术，加速新靶点的发现和验证。

然而，AI在科研领域的应用并非一帆风顺。复旦大学人工智能创新与产业研究院副院长程远指出，当前的大语言模型存在“幻觉”问题，即它们基于概率预测生成答案，而非真正创造新知识。为了克服这一问题，科学家们正在致力于打造垂类科学大模型，这些模型结合了高质量的科学数据、科学实施方法和科学机理，以提高其在实际项目中的表现。

以上海科学智能研究院为例，他们推出了“燧人”物质世界大模型，该模型将实验数据、合成数据以及物理机理相结合，通过预训练来提升其推理能力。程远表示，这种模型能够在数据和机理之间找到平衡，从而更准确地解释和预测科学现象。

此外，科学家与AI的共创模式也正在成为科研领域的新常态。越来越多的药企和科研机构开始与AI初创公司和高校展开合作，共同推动AI在药物研发、气象预测等领域的应用。这种合作模式不仅加速了科研进程，还促进了跨学科知识的融合和创新。

总之，随着AI技术的不断发展和完善，其在科研领域的应用前景将越来越广阔。科学家们正期待着与“AI爱因斯坦”携手共进，共同开创科研新纪元。