譯者 | 涂承燁

審校 | 重樓

人工智能（AI）正在快速發(fā)展，其應用已遍布到醫(yī)療、金融、教育和娛樂等行業(yè)，而最令人興奮的領域之一便是科學研究。AI 處理海量數(shù)據(jù)、識別復雜模式并做出預測的能力，正在加速科學發(fā)現(xiàn)的步伐。這引發(fā)了一個有趣的問題：AI 能否像人類科學家一樣跳出思維定式，提出真正新穎的想法？要探討這一點，我們必須審視 AI 目前在科學發(fā)現(xiàn)中的使用方式，以及它是否真的能產(chǎn)生原創(chuàng)性思想。

AI 在科學發(fā)現(xiàn)中日益增長的作用

AI 在藥物研發(fā)、基因組學、材料科學、氣候研究和天文學等多個科學領域取得了重大進展。通過處理人類無法應對的龐大數(shù)據(jù)集，AI 在識別潛在藥物候選分子、模擬氣候變化甚至提出關于宇宙的新理論方面發(fā)揮了關鍵作用。

例如，麻省理工學院的研究人員利用 AI 在數(shù)天內(nèi)發(fā)現(xiàn)了一種針對耐藥細菌的新型抗生素。在生物學領域，DeepMind 的 AlphaFold 解決了蛋白質折疊問題，預測出對藥物開發(fā)至關重要的三維蛋白質結構。在材料科學中，像 GNoME 這樣的 AI 模型預測了數(shù)百萬種可能重新定義電池和太陽能電池技術的新晶體。AI 還在物理學領域通過提出建模物理現(xiàn)象的新方法，并在天文學中協(xié)助發(fā)現(xiàn)系外行星和引力透鏡。在氣候科學領域，AI 提升了氣候預測能力并幫助模擬極端天氣事件。

AI 能跳出思維定式嗎？

盡管 AI 對科學發(fā)現(xiàn)的貢獻是不可否認的，但問題依然存在：它能否真正跳出思維定式？人類的科學進步往往依賴直覺、創(chuàng)造力和挑戰(zhàn)現(xiàn)有范式的勇氣。這些突破通常來自愿意超越傳統(tǒng)思維的科學家。

然而，AI 是由數(shù)據(jù)驅動的。它根據(jù)輸入的信息分析模式并預測結果，但不具備 人類所擁有的想象力和抽象思維能力。從這個意義上說，AI 的創(chuàng)造力與人類的創(chuàng)造力不同。AI 在其數(shù)據(jù)和算法的約束下運作，這限制了它進行真正創(chuàng)造性、跳出定式思考的能力。

不過，情況可能更復雜。AI 已證明它可以生成人類科學家未曾想到的新假設，提出創(chuàng)新解決方案，甚至在某些領域挑戰(zhàn)既有知識。例如，機器學習模型被用于創(chuàng)造新型化合物和設計人類未曾考慮過的材料。在某些情況下，這些發(fā)現(xiàn)帶來了人類研究者難以獨立實現(xiàn)的突破。

支持 AI 創(chuàng)造力的論點

支持者認為，AI 通過提出對人類研究者不顯而易見的想法，展現(xiàn)了創(chuàng)造力。例如，AlphaFold使用一種新穎的深度學習架構解決了困擾科學家數(shù)十年的蛋白質折疊難題。同樣，谷歌的 Gemini 2.0 驅動型 AI 被用于生成原創(chuàng)假設和研究提案，幫助科學家跨越不同學科之間的鴻溝。芝加哥大學的一項研究 表明，AI 可以生成“外星”假設-人類可能無法想到的創(chuàng)新觀點，從而拓展科學探索的邊界。這些例子表明，AI 有可能通過提出新穎構想來跳出思維定式。

反對 AI 創(chuàng)造力的論點

批評者認為，AI 的根本局限在于它依賴現(xiàn)有知識和數(shù)據(jù)集。它的工作更像是填補數(shù)據(jù)空白，而非質疑現(xiàn)有假設。批評者認為，AI 的創(chuàng)造力受限于其訓練數(shù)據(jù)，因此無法實現(xiàn)真正革命性的發(fā)現(xiàn)。

著名 AI 專家托馬斯·沃爾夫指出，真正的創(chuàng)新-例如愛因斯坦的構想，需要提出全新問題并挑戰(zhàn)傳統(tǒng)智慧。盡管經(jīng)過大量訓練，大型語言模型（LLM）和其他 AI 系統(tǒng)仍未展現(xiàn)出產(chǎn)生真正新穎洞見的能力。因此，AI 更多被視為高效的學習工具，而非能夠突破既有科學范式的真正思考者。

此外，AI 缺乏驅動創(chuàng)造性突破的人類特質，如直覺、情感和意外發(fā)現(xiàn)的偶然性。AI 在預定義算法下運作，依賴邏輯和系統(tǒng)化流程。根據(jù)《企業(yè)家》雜志，這種算法驅動的方式與人類創(chuàng)造力不可預測、自發(fā)性的本質截然不同。ScienceDirect 的一篇論文 也認為，AI 生成的創(chuàng)造力看似創(chuàng)新，但無法提供與人類創(chuàng)造力同等深度的洞察。

綜合分析與啟示

盡管 AI 在某些方面確實能跳出思維定式，尤其是在識別模式和提出新解決方案時。但它與人類創(chuàng)造力的區(qū)別在于其依賴數(shù)據(jù)驅動分析，而非直覺或生活經(jīng)驗。AI 在科學發(fā)現(xiàn)中的角色更應被理解為人類科學家的合作伙伴，而非替代者。

帝國理工學院商學院的研究表明，AI 可以補充傳統(tǒng)科學方法，幫助揭示新原理并解決研究效率下降的問題。同樣，凱洛格商學院的研究者發(fā)現(xiàn)，AI 能對多個科學領域產(chǎn)生積極影響，但強調培訓和跨學科合作對充分釋放 AI 潛力至關重要。

科學領域的重大進步很可能來自人類創(chuàng)造力與 AI 分析能力的結合。兩者協(xié)作可以加速突破，并帶來我們目前難以想象的發(fā)現(xiàn)。

核心結論

AI 正通過加速發(fā)現(xiàn)和引入新思維方式改變科學研究。盡管 AI 已展現(xiàn)出生成假設和識別新模式的能力，但它尚無法像人類一樣跳出思維定式。截至 2025 年，持續(xù)發(fā)展表明 AI 對科學的影響將繼續(xù)擴大。然而，必須確保 AI 支持而非取代人類努力，同時關注透明度、驗證和倫理整合。通過與人類創(chuàng)造力協(xié)作，AI 可以推動科學進步，并為探索開辟新道路。

譯者介紹

涂承燁，51CTO社區(qū)編輯，具有15年以上的開發(fā)、項目管理、咨詢設計等經(jīng)驗，獲得信息系統(tǒng)項目管理師、信息系統(tǒng)監(jiān)理師、PMP，CSPM-2等認證。

原文標題：The Rise of AI in Scientific Discoveries: Can AI Truly Think Outside the Box?，作者：Dr. Tehseen Zia