人工智能能否带来科学突破？
本文探讨了人工智能在科学研究中实现突破的潜力。作者分析了AI在数据分析、模式识别和假设生成方面的能力，同时指出当前AI在真正创新性思维和跨学科理解上的局限。文章提出，AI更可能作为科学家的强大辅助工具，而非完全取代人类在科学发现中的角色。
背景速读
Cosmos Institute 是一家由风险投资家（如 Founders Fund 的 Scott Marmor）和 AI 研究者创立的新兴智库，专注探讨 AI 对科学与社会的长期影响。本文作者 Brendan McCord 是 Cosmos 联合创始人，曾在美国国防部任职。文章核心回应了 DeepMind 等机构近期声称 AI 已实现“重大科学突破”（如数学定理证明、蛋白质结构预测）的叙事。作者认为这些成果本质上是 AI 快速求解了人类已设好框架的问题，而非真正的“科学发现”——后者需要范式更替、意外洞察和对未知的主动探索。文章将问题延伸至更根本的担忧：若科学界过度依赖当前 AI（尤其是大语言模型），可能导致“知识同质化”和想象力萎缩，反而不利于真正的突破。