Rethinking Science in the Age of Artificial Intelligence
Rethinking Science in the Age of Artificial Intelligence
Artificial intelligence (AI) is reshaping how research is conceived, conducted, and communicated across fields from chemistry to biomedicine. This commentary examines how AI is transforming the research workflow. AI systems now help researchers manage the information deluge, filtering the literature, surfacing cross-disciplinary links for ideas and collaborations, generating hypotheses, and designing and executing experiments. These developments mark a shift from AI as a mere computational tool to AI as an active collaborator in science. Yet this transformation demands thoughtful integration and governance. We argue that at this time AI must augment but not replace human judgment in academic workflows such as peer review, ethical evaluation, and validation of results. This paper calls for the deliberate adoption of AI within the scientific practice through policies that promote transparency, reproducibility, and accountability.
人工智能时代的科学再思考
人工智能（AI）正在重塑从化学到生物医学等各个领域中研究的构思、执行和传播方式。本文评论探讨了AI如何改变科研流程。AI系统现在帮助研究人员处理信息过载，筛选文献、发现跨学科联系以激发创意和合作、生成假设并设计与执行实验。这些发展标志着AI从单纯的计算工具向科学活动的主动协作者的转变。然而，这种转变需要谨慎的整合与治理。我们认为，目前AI应辅助而非取代人类在同行评审、伦理评估和结果验证等学术流程中的判断。本文呼吁通过促进透明度、可重复性和问责制的政策，有意识地在科学实践中采用AI。
智能问答：
Q1: 这篇论文试图解决什么问题？
论文旨在回应“人工智能正从纯粹计算工具转变为科研全程的主动协作者”这一范式转变，提出并论证以下核心问题：
如何在不牺牲透明度、可重复性与人类判断的前提下，将 AI 深度整合进科学工作流（文献导航、团队组建、趋势预测、假设生成、自主实验、评估与心理认知环节）；
如何针对当前 AI 系统的脆弱性、偏差与不可解释性，设计治理框架与政策，使 AI 在加速科学发现的同时，不削弱学术伦理与责任归属；
如何通过标准化披露、第三方监督、人机互补激励与教育，把“混合主导（mixed-initiative）”从理念固化为可执行的制度，防止盲目自动化带来的风险。
Q2: 有哪些相关研究？
AI 加速科学发现综述
Wang et al. 2023b —— 覆盖自监督/生成/强化学习在全研究弧中的角色，强调跨域案例与数据管理挑战。
Gridach et al. 2025 —— 系统梳理单智能体与多智能体科学发现架构，按自主度与交互模式分类，并汇总校准、可重复性与治理问题。
文献导航与知识综合
Wagner et al. 2022；Bolaños Burgos et al. 2024 —— AI 辅助系统性文献综述框架。
Ajith et al. 2024 —— LitSearch 基准，用作者手写意图与困难查询推动可解释检索增强生成（RAG）评估。
Zheng et al. 2024 —— DiscipLink 人机共探工具，支持跨学科问题生成、术语扩展与“信息气味”标注。
合作者发现与团队组建
Sourati & Evans 2023 —— 超图作者-概念路径密度控制，识别“冷门”交叉点以促成跨域合作。
Gu & Krenn 2024b —— 结合知识图谱与 LLM，为研究者个性化推荐合作者与项目草案。
Valluru et al. 2024 —— 利用开放数据公平匹配提案需求与潜在团队。
科学预测与假设生成
Gu & Krenn 2024a —— 基于演化知识图谱的链接预测，提前发现高影响概念对。
Wang et al. 2023a —— SCIMON，用检索-对比-修订提示提升假设新颖性。
Yang et al. 2023 —— TOMATO/MOOSE，零样本 retriever-proposer-checker 循环，自反馈优化有效性、新颖性与清晰度。
智能体实验平台
Boiko et al. 2023 —— Coscientist，LLM 自主完成化学文献检索、设备控制与反应优化。
Darvish et al. 2025 —— ORGANA，机器人助手整合自然语言与人机协同湿实验。
Chiang et al. 2024a —— LLaMP，分层智能体调用模拟工具，实现材料合成推理与一致性追踪。
评估与可信性研究
Chan et al. 2024；Huang et al. 2023 —— 端到端 ML 工程测试台，暴露数据污染与泛化不足。
Chiang et al. 2024b —— Chatbot Arena 与 LLM-as-a-Judge 偏差分析。
Press et al. 2024 —— CiteME，直接检测引用忠实度。
Shojaee et al. 2025 —— 复杂度受控压力测试，揭示推理模型崩溃区间。
心理认知与科学判断
Chadwick & Segall 2010 —— 发现决策中的过度自信、可用性/近因偏差，提出多属性推理与快速反馈校准策略。
政策与治理
Krenn et al. 2022 —— 区分 AI 预测与理解，提出“计算显微镜”认识论标准。
da Mota 2024；Gehlhaus et al. 2021；Gursoy & Kakadiaris 2023 —— 国家/机构 AI 研究战略评估与政策建议。
Q3: 论文如何解决这个问题？
论文采用“观察-提炼-政策”三步法，将 AI 重塑科研全周期的经验证据转化为可落地的制度设计，从而解决“如何安全、透明、可信地把 AI 从工具升级为协作者”这一核心问题。
观察：全景式拆解 AI 在七类科研环节中的赋能机制与失效模式
文献导航——RAG/KG 缓解信息过载，但存在引用漂移与幻觉
合作发现——超图+LLM 匹配跨域专家，却可能放大既有网络偏见
趋势预测——链接预测提前锁定高影响主题，但复杂度过高时性能骤降
假设生成——检索-对比-修订循环提升新颖性，仍受限于训练语料的时间边界
智能体实验——自主闭环“感知-规划-执行-反思”加速实验，却面临安全与可解释缺口
评估基准——端到端测试台揭示数据污染、工具调用失败、置信度错配
心理认知——人类过度自信与可用性偏差可被 AI 放大，需“制动器”式反思机制
提炼：从失效模式导出四项设计原则
混合主导（mixed-initiative）：人类保留关键决策权，AI 提供可回溯的候选与证据链
可追溯性（provenance）：模型版本、提示、检索源、代理日志、不确定性标签全程记录
校准与一致性（calibration & consistency）：引入 SCoR、CiteME 等指标，实时监控置信度与引用忠实度
分阶段治理（staged governance）：仿照 IRB/生物安全委员会，对自主实验实施红队、熔断、审计与渐进式放行
政策：把设计原则转译为四条可执行、可度量的制度方案
3.1 资助侧——强制开源可解释工具链与跨学科人才计划
经费申请须附带“模型-数据-提示-代理日志”四件套，否则不予受理
设立“AI+科学哲学”联合奖学金，共研认识论标准与伦理框架
3.2 监督侧——建立第三方“自主实验审查委员会
评估维度：失效保护、数据血缘、双重用途风险、模型校准度
准入条件：提供人类紧急制动、红队报告、审计日志，且每升一级复杂度需重新审批
3.3 披露侧——期刊与会议强制引入“AI 贡献声明
正文独立章节列明 AI 在构思、检索、写作、分析中的具体任务与负责人
同行评审过程若使用 AI，须同步提交系统版本、提示与推理摘要，禁止 AI 直接决定录用
3.4 教育激励侧——把“人机互补”纳入科研评价与人才培养
课程：RAG、提示工程、代理编排 + 可解释性、偏差、不确定性沟通
项目评审加分项：有人类检查点、反思循环、开放管道、不确定性标签
绩效考核：将“可审计的 AI 协作”与论文数、引用数并列，作为晋升与资助指标
通过上述“机制梳理→原则提炼→政策封装”的闭环，论文把宏观愿景转化为可落地的资助、监督、披露、教育四轴联动方案，从而系统性地解决 AI 深度融入科研带来的透明度、可信度与伦理风险。
Q4: 论文做了哪些实验？
该文定位为政策评论（commentary），并非实验报告，因此未开展新的实证实验。作者采用以下“二次证据整合”方式支撑论点：
系统性述评：对 2022–2025 年 70 余篇 AI-for-Science 文献进行工作流程视角的梳理，归纳出七类环节（文献导航、团队组建、趋势预测、假设生成、智能体实验、评估基准、心理认知）的赋能机制与失效案例。
基准引用：直接援引公开可用的第三方实验结果（如 LitSearch、CiteME、SCoR、Chatbot Arena、MLE-bench、Lab-bench 等）作为“数据点”，说明当前系统在引用忠实度、置信度校准、工具调用成功率、人类-AI 互补得分等指标上的定量表现。
政策映射：将上述文献与基准中暴露的“脆弱性-偏差-不透明”问题，对照现有资助、出版、伦理框架的空白，推导出四条可执行政策，而非通过新采集数据验证政策效果。
综上，论文的“实验”成分体现为对既有实验与基准的再分析，用以论证混合主导治理的必要性与具体条款。
Q5: 有什么可以进一步探索的点？
以下方向可视为“AI 作为科研协作者”范式下的开放问题，均围绕可信、可控、可持续三大核心展开，供后续实证与政策研究切入：
端到端可重复性基础设施
构建跨平台“代理日志交换格式”（AL-JSON），统一记录模型版本、提示、工具调用、随机种子、中间推理与不确定性，支持一键复现文献→假设→实验全链。
设计“可验证计算图”（VC-Graph），利用零知识证明或可信硬件，确保实验数据在离架仪器与云端代理之间传输未被篡改。
动态复杂度压力测试
在化学、生物、材料领域建立可伸缩任务难度标尺（类似算法复杂度等级），系统测量智能体在 NP-hard 搜索空间下的崩溃阈值，为“渐进式审批”提供量化依据。
引入对抗性基准生成器：自动合成含隐藏陷阱的文献-实验对，评估代理对错误引用、统计谬误、实验偏差的红队检测能力。
人机互补度量与激励
开发**互补增益比（CGR）**指标： nCGR=nHuman+AI 绩效−max(Human,AI)nmin(Human,AI)nCGRn=nHuman+AI 绩效n−nmaxn(nHumann,nAIn)nminn(nHumann,nAIn)n 用于基金评审与晋升，正面奖励“人类 oversight 带来净增益”的项目。
建立可信委托实验：随机对照地赋予不同团队“仅人类”“仅 AI”“混合主导”三种条件，长期追踪创新质量、失败率、伦理违规事件，验证混合主导政策的因果效应。
实时风险监测与熔断
为自主实验设计语义级安全壳：把实验方案解析成危险操作本体，结合动态风险模型 nP(harm∣action,context)n𝑃n(nharmn∣nactionn,ncontextn)n，一旦后验概率超过阈值即触发硬件级熔断。
引入联邦式监督网络：多实验室共享匿名审计日志，利用同态加密计算跨域风险统计，提前发现“黑天鹅”实验组合。
认知偏差校正机制
在假设生成管道中嵌入偏差对抗提示器，自动检测并标记“可用性”“确认性”偏差信号，强制代理在下一轮修订中提供反证据。
构建人机互相校准界面：实时显示代理置信度与人类置信度的差值 nΔntnΔn𝑡n，当 n|nΔntn|>τn|nΔn𝑡n|n>n𝜏n 时启动“二次审议”流程，减少过度信任或过度排斥 AI 建议的极端行为。
跨语言与跨模态公平性
检验多语言学术语料对非英语社区研究者推荐权重的影响，量化“语言偏差折扣因子”，并在合作者匹配算法中予以修正。
评估图文混合模型在解析实验图像时的模态捷径风险，确保代理不因彩色显微照片背景风格而系统性忽略关键结构。
可持续算力与碳足迹治理
建立每篇论文碳排放标签：将模型训练、推理、实验控制的能耗折算为 CO₂ 当量，纳入期刊投稿系统，鼓励“绿色代理”竞赛。
设计算力预算约束下的基准（如 ≤ 20 GPUh 完成文献到实验闭环），推动高效小型化模型在科学发现中的竞争力。
AI 贡献的学术伦理与知识产权
探索**“AI 署名”不可行情况下的替代信用机制**：例如可验证的 NFT 式贡献令牌，确保数据提供方、提示设计者、模型微调者都能被溯源与引用。
研究AI 生成假设的专利适格性，界定“人类创造性转化”阈值，防止专利丛林阻碍后续创新。
通过上述实证、技术与制度并重的探索，可逐步把“AI 协作者”从个案亮点升级为稳健、可审计、自校正的科学基础设施。
Q6: 总结一下论文的主要内容
论文核心观点与内容可概括为一句话：
“AI 正从工具变为科研协作者，必须在全工作流中植入‘混合主导+可追溯+可校准’的治理机制，才能兼顾加速创新与学术可信。”
具体要点如下：
现状诊断
文献爆炸、跨域复杂、实验自动化三重压力下，AI 已贯穿“导航-组队-预测-假设-实验-评估”全周期。
随之出现引用漂移、置信度错配、黑箱实验、认知偏差放大等系统性风险。
七环节梳理
导航：RAG/KG 缓解信息过载，但幻觉与跨域术语漂移待解。
组队：超图+LLM 发现“冷门”交叉点，却可能强化既有网络偏见。
预测：演化知识图谱可提前锁定高影响主题，复杂度升高即崩溃。
假设：检索-对比-修订循环提升新颖性，仍受语料时间边界限制。
实验：自主“感知-规划-执行-反思”闭环加速发现，安全与可解释缺口大。
评估：现有基准暴露数据污染、工具调用失败、LLM 评委不一致。
心理：人类过度自信与可用性偏差可被 AI 放大，需制动式反思。
四条政策方案
资助：强制开源“模型-数据-提示-代理日志”四件套；设立 AI+哲学跨学科奖学金。
监督：新建第三方“自主实验审查委员会”，按失效保护、血缘、双重用途、校准四维度审批。
披露：期刊增设“AI 贡献声明”与“碳排放标签”，禁止 AI 担任作者或终审编辑。
教育激励：把“人机互补增益比”纳入基金与晋升评价；课程涵盖可解释性、偏差、不确定性沟通。
结论
混合主导不是临时折中，而是让 AI“加速”与“可信”兼得的唯一路径；政策落地才能把“可重复、可审计、人类 oversight”从口号变成科研基线。
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来源：Arxiv2025-11-13 17:26:00 UTC
