2025年10月8日，歐盟聯(lián)合研究中心（JRC）發(fā)布《AI在科學(xué)研究中的作用》（The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research - A Science for Policy, European Perspective）報(bào)告，對AI在科學(xué)及科研流程中的作用進(jìn)行了科學(xué)技術(shù)分析，旨在通過循證洞察為戰(zhàn)略決策提供指導(dǎo)。報(bào)告探討了各類AI技術(shù)——尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）和生成式AI——如何重塑從假設(shè)提出、成果發(fā)表到學(xué)術(shù)共同體構(gòu)建等科研全環(huán)節(jié)。

報(bào)告的主要內(nèi)容概述如下：

1.政策背景

該報(bào)告指出，AI正以前所未有的速度重塑科學(xué)領(lǐng)域，徹底改變知識生成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和成果共享的方式。歐盟已通過《AI法案》等舉措對AI治理進(jìn)行整體規(guī)劃，該法案通過制定明確的風(fēng)險(xiǎn)分級規(guī)則，確保在歐盟境內(nèi)使用的AI系統(tǒng)安全可靠、尊重基本權(quán)利與價(jià)值觀，同時促進(jìn)可信賴AI的發(fā)展。

在此背景下，加速推動AI在科研領(lǐng)域的負(fù)責(zé)任應(yīng)用顯得愈發(fā)重要。《歐洲科學(xué)AI戰(zhàn)略》應(yīng)運(yùn)而生，旨在：開發(fā)并完善AI工具與計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的獲取渠道；培養(yǎng)和吸引專業(yè)人才；強(qiáng)化氣候變化、健康醫(yī)療及清潔技術(shù)等戰(zhàn)略領(lǐng)域的研究。該報(bào)告通過實(shí)證分析，系統(tǒng)闡述了AI如何變革科研流程、帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，為政策制定者提供AI對科研誠信、創(chuàng)新生態(tài)及歐盟競爭力的實(shí)際影響評估，從而支撐該戰(zhàn)略的落地實(shí)施。

2.主要結(jié)論

該報(bào)告的分析證實(shí)，AI在科學(xué)研究的每個階段都具有變革性潛力。這些能力使研究人員能夠識別原本可能被忽略的模式與關(guān)聯(lián)，從而促進(jìn)科學(xué)突破并拓展跨學(xué)科合作。然而，AI的影響并非天然具有積極性——其效果高度取決于部署條件和治理框架。研究結(jié)果表明，為確保AI在保障科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性的同時充分發(fā)揮潛力，需要在三個主要領(lǐng)域采取政策行動。

首先，研究結(jié)果再次證明開放科學(xué)原則（包括開放數(shù)據(jù)、開放模型和開放基礎(chǔ)設(shè)施）對促進(jìn)創(chuàng)新、保障AI驅(qū)動研究的可復(fù)現(xiàn)性與可信度至關(guān)重要。政策支持能拓展并維系這些生態(tài)體系，確保公平可持續(xù)地獲取必要工具。

其次，報(bào)告強(qiáng)調(diào)了日益嚴(yán)峻的計(jì)算與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。盡管AI模型正變得愈發(fā)強(qiáng)大和通用，但其訓(xùn)練與部署仍需消耗大量資源。這使對高性能計(jì)算（HPC）、AI工廠及開放科學(xué)數(shù)據(jù)庫的投資成為確保歐盟保持AI研究領(lǐng)先地位的關(guān)鍵。

第三，AI的融合要求科研人員掌握新技能體系。最具影響力的研究往往來自"復(fù)合型"角色與團(tuán)隊(duì)——他們將深厚的科學(xué)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識與AI及數(shù)據(jù)科學(xué)方法相融合。因此政策應(yīng)聚焦于吸引、培養(yǎng)和留住這類跨學(xué)科人才，確保人類專業(yè)知識始終居于科研過程的核心地位。

最終，一個新問題浮出水面：認(rèn)知漂移風(fēng)險(xiǎn)。這種現(xiàn)象源于人類與機(jī)器共同創(chuàng)造知識的過程，其本質(zhì)是對科學(xué)知識有效性標(biāo)準(zhǔn)及生產(chǎn)方式的根本性改變。具體表現(xiàn)為兩種形式：其一，AI技術(shù)可能無意間強(qiáng)化既有研究范式，限制探索問題的多樣性；其二，AI技術(shù)可能催生科學(xué)結(jié)論與人類研究者相割裂的文化，導(dǎo)致知識生產(chǎn)脫離人類的監(jiān)督掌控。AI還可能生成虛構(gòu)信息或"幻覺輸出"，若未被識別，或?qū)⑴で茖W(xué)認(rèn)知。

解決這些問題需要制定相應(yīng)政策，包括提升AI素養(yǎng)、培養(yǎng)批判性思維以及促進(jìn)跨學(xué)科合作，從而確保人類專業(yè)知識始終居于核心地位。歐盟通過主動防范這些風(fēng)險(xiǎn)，既能守護(hù)科研過程的完整性，又能增強(qiáng)公眾對科學(xué)的信任。

3.主要發(fā)現(xiàn)

AI正通過成為知識生產(chǎn)的協(xié)作伙伴，在科研全流程中提供助力，從而重塑研究范式。它能加速文獻(xiàn)綜述與知識發(fā)現(xiàn)，催生創(chuàng)新性研究假設(shè)，支撐更高效精準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，并助力處理復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)集。尤其是AI正在深刻變革以下科研環(huán)節(jié)：

——提出問題與假設(shè)構(gòu)建：AI正從被動工具演變?yōu)?AI協(xié)研科學(xué)家"，通過加速文獻(xiàn)分析與識別知識空白，在研究的早期階段提供助力。這一功能催生了新型"跨學(xué)科合作"，因?yàn)锳I工具能整合不同領(lǐng)域的信息，提出新穎且可驗(yàn)證的假說。在科學(xué)研究的全流程中，大語言模型（LLMs）及其他領(lǐng)域?qū)Ｓ孟到y(tǒng)能夠串聯(lián)起先前互不關(guān)聯(lián)的概念，但需要人類監(jiān)督以確保有效性，并防止研究偏向已有充分文獻(xiàn)記載的領(lǐng)域。

——–設(shè)計(jì)與實(shí)施實(shí)驗(yàn)：AI實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的自動化、模擬與優(yōu)化，既提升了效率，又催生出"自動駕駛實(shí)驗(yàn)室"。AI工具可生成可執(zhí)行實(shí)驗(yàn)代碼，并實(shí)時管理復(fù)雜儀器。AlphaFold榮獲諾貝爾獎的突破正是AI變革力量的典范，其精準(zhǔn)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的能力，大幅加速了生物機(jī)制假說的驗(yàn)證進(jìn)程。這使得科學(xué)家能探索更廣闊的實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域，但也存在過度簡化現(xiàn)實(shí)復(fù)雜性的風(fēng)險(xiǎn)。

——收集數(shù)據(jù)與分析：AI處理超越人類能力極限的海量多模態(tài)數(shù)據(jù)集，其模式識別能力已促成天文學(xué)、基因組學(xué)等領(lǐng)域的突破�？脊艑W(xué)中的AI增強(qiáng)工具通過分析衛(wèi)星與激光雷達(dá)圖像的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)了眾多新的古代遺址。基于這種分析能力，人工智能還被應(yīng)用于材料科學(xué)領(lǐng)域，催生出名為"逆向材料設(shè)計(jì)"的新范式，該技術(shù)逆轉(zhuǎn)了從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中分析特性的傳統(tǒng)流程，轉(zhuǎn)而通過計(jì)算生成具有特定目標(biāo)性能的新材料。這些技術(shù)應(yīng)用可能引發(fā)對數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型可解釋性以及"黑箱"模型不透明性的擔(dān)憂。

——解釋結(jié)果與歸納結(jié)論：AI驅(qū)動的方法能協(xié)助將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞見和形式化理論，但其因果解釋往往缺乏透明度。AI工具可作為保障機(jī)制，確保新發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有知識體系一致，從而輔助驗(yàn)證過程。

——發(fā)表與傳播成果：AI工具正日益廣泛地應(yīng)用于科技論文寫作，包括文本潤色與摘要生成，既能提升表述清晰度，又能消除語言隔閡。自動化技術(shù)雖然輔助了初稿撰寫與數(shù)據(jù)可視化，但也引發(fā)了關(guān)于作者歸屬權(quán)、原創(chuàng)性及成果可信度的新思考。

資料來源：

PURIFICATO, E., BILI, D., JUNGNICKEL, R., RUIZ SERRA, V., FABIANI, J. et al., The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research——A Science for Policy, European Perspective, https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC143482

[本文為教育部國別和區(qū)域研究基地中國教育科學(xué)研究院國際教育研究中心成果]

本文由中國教育科學(xué)研究院“教育國際前沿”課題組負(fù)責(zé)人張永軍整理，編輯劉強(qiáng)。點(diǎn)擊左下角閱讀原文可下載該文獻(xiàn)。