去年斯坦福大学计算机科学家James Zou创建了一个”虚拟实验室”。
五个分工明确的人工智能体协同合作后提出了针对新冠治疗的纳米抗体方案。
经过实验证实有效后该成果发表于《自然》期刊。
如今这位研究人机协作多年的学者又有更大胆尝试——即将于今年10月举办的Agents4Science线上学术会议正由他主导筹备。
这场学术会议有着严格准入机制：仅接收完全由AI主导产生的计算型研究成果排除依赖传统实验室数据的研究项目。
评审环节同样突破常规：初审阶段将由多个不同AI模型交叉评分最终才交由人类专家委员会终审。
所有评审意见及所使用的模型信息都将公开透明呈现会后还将发布元分析报告系统评估AI在科研写作与同行评议中的能力边界。
会议设定三大核心目标：从论文署名到评审流程再到成果展示每个关键环节都将让人工智能深度参与其中。
这背后的核心推动者James Zou正是去年”虚拟实验室”项目的发起人当时他构建了包含免疫学专家、计算生物学专家及实验室主管等角色的人工智能体集群共同攻关新冠治疗方案最终锁定纳米抗体方向——这个选择源于计算资源限制下体积较小分子更适合模拟筛选的特点。
团队后续验证发现AI设计的候选分子确实能有效结合新冠病毒关键靶点相关成果登顶《自然》期刊封面文章。
Zou强调这不是展示AI取代科学家而是证明人工智能具备像科研团队般分工协作并自洽推导解决方案的能力。
然而在技术乐观主义之外也存在质疑声浪耶鲁大学Lisa Messeri指出当前AI缺乏真正意义上的认知跃迁能力普林斯顿大学Molly Crockett则担忧过度依赖AI可能导致年轻研究者失去科研试错过程中积累的经验沉淀——那些失败尝试与思维突破本是学术成长不可或缺的部分。
这场学术会议本质上是场制度性实验Zou坦言期待看到AI既能带来突破性发现也可能暴露有趣局限性更重要的是通过真实数据揭示人工智能在科研领域的实际能力边界而非停留于想象与炒作层面讨论美国政府近期提出的”自动化云实验室”投资计划也预示着未来将有更多AI系统深度介入科研流程当研究方向越来越多由算法主导人类究竟是智能助手还是智慧伙伴？
这正是Agents4Science试图引发的核心思考。
（注：文中参考链接已按原始格式保留）
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