最近，Nature正刊發(fā)布了一篇有分量的研究論文——TheAIScientist，首個(gè)能夠自主完成科研全流程的AI系統(tǒng)。

看到自主科研其實(shí)內(nèi)心是有點(diǎn)麻木的，這幾年AI發(fā)展太快，各種工具層出不窮，AI輔助科研的工具也確實(shí)不少，自動(dòng)寫論文、跑數(shù)據(jù)等等。

但TheAIScientist，它可能有點(diǎn)不一樣！

它并不是單一的輔助工具，而是能像科學(xué)家一樣，從無(wú)到有完整走完“提出假設(shè)-做實(shí)驗(yàn)-寫論文-過(guò)評(píng)審”的全流程，全程不需要認(rèn)為干預(yù)。

一、先拆解一下它是怎么工作的

它的邏輯其實(shí)就是模擬人類搞科研的全過(guò)程，但是把每個(gè)環(huán)節(jié)都用AI來(lái)實(shí)現(xiàn)了，用多個(gè)智能體形成了一個(gè)小型的科研團(tuán)隊(duì)。

首先是提出研究假設(shè)

TheAIScientist會(huì)自動(dòng)檢索全網(wǎng)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，基于這些文獻(xiàn)，提出新穎性的研究方向，并且自己查重，避免做重復(fù)的工作，其實(shí)這一步，其實(shí)很多科研人員每天也都在做，但AI做得更快、更全面。

假設(shè)確定后，就進(jìn)入實(shí)驗(yàn)階段，

這也是最耗時(shí)、最繁瑣的一步，有兩種實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ?，一種是模板模式，一種是無(wú)模板模式，無(wú)模版模式更靈活，也更能體現(xiàn)它的自主性。

它會(huì)自己編寫碼，用一些常用的框架跑實(shí)驗(yàn)，處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，還會(huì)自動(dòng)生成可視化的圖表。

還能自己處理實(shí)驗(yàn)中的小錯(cuò)誤，比如代碼報(bào)錯(cuò)、數(shù)據(jù)異常等。

實(shí)驗(yàn)做完，就到了寫論文的環(huán)節(jié)。

寫論文其實(shí)很頭疼，需要碼字、排版、參考文獻(xiàn)等等，TheAIScientist可以自動(dòng)把實(shí)驗(yàn)結(jié)果、數(shù)據(jù)等生成完整的LaTeX格式論文。

從引言、方法、結(jié)果到結(jié)論，每個(gè)部分都不落下，還會(huì)自動(dòng)檢索并引用相關(guān)文獻(xiàn)，能節(jié)省大量時(shí)間。

最后一步，同行評(píng)審。

一篇論文能不能發(fā)表，評(píng)審這關(guān)很重要。TheAIScientist內(nèi)置了自動(dòng)化的審稿器，按照NeurIPS的審稿標(biāo)準(zhǔn)，從論文的穩(wěn)健性、呈現(xiàn)方式、貢獻(xiàn)度三個(gè)維度打分。據(jù)說(shuō)審稿器的平衡準(zhǔn)確率能達(dá)到69%。

二、聊完工作流程，再說(shuō)說(shuō)它的實(shí)際成果

研究團(tuán)隊(duì)曾把3篇由TheAIScientist完全自主生成的論文，提交到ICLR 2025的ICBINB研討會(huì)，這是AI生成的論文第一次以和人類研究者同等的標(biāo)準(zhǔn)，參與嚴(yán)格的雙盲評(píng)審。

其中一篇探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合正則化的論文，拿到了6.33分的平均成績(jī)，三位審稿人分別給了6分、7分、6分，滿分10分，這個(gè)分?jǐn)?shù)不僅超過(guò)了該研討會(huì)人類提交論文的平均錄取線，還擊敗了55%的真實(shí)人類學(xué)者。

而且，單篇論文的生成成本，只有3美元。

我們平時(shí)做一項(xiàng)研究，光實(shí)驗(yàn)耗材、數(shù)據(jù)獲取、算力成本，可能就要幾千甚至上萬(wàn)，3美元的成本，幾乎可以忽略不計(jì)。

這個(gè)系統(tǒng)也是經(jīng)歷了好幾個(gè)版本的迭代，2024年8月發(fā)布了v1版本，當(dāng)時(shí)還被質(zhì)疑質(zhì)量不高，后來(lái)團(tuán)隊(duì)不斷迭代，2025年4月推出v2版本，質(zhì)量大幅提升，之后向Nature投稿，經(jīng)過(guò)7個(gè)月的嚴(yán)格審稿，才最終發(fā)表。

三、它也存在很大的局限性

首先是領(lǐng)域局限，它目前只能用于機(jī)器學(xué)習(xí)和AI相關(guān)的研究，還不能擴(kuò)展到物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)這些其他學(xué)科。

其次是創(chuàng)新深度不足，它能生成符合規(guī)范、通過(guò)評(píng)審的論文，但大多是在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上做改進(jìn)和探索，還不能提出顛覆性的新理論。簡(jiǎn)單說(shuō)，它能把“現(xiàn)有研究做得更好”，但還做不到“開辟新的研究方向”，和人類科學(xué)家還有很大差距。

最后是實(shí)驗(yàn)可靠性問(wèn)題，論文里也坦誠(chéng)提到，系統(tǒng)偶爾會(huì)出現(xiàn)實(shí)驗(yàn)錯(cuò)誤和幻覺(jué)，這在科研中是致命的，后續(xù)還需要進(jìn)一步優(yōu)化驗(yàn)證機(jī)制。

往長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，它能帶來(lái)的影響其實(shí)挺深遠(yuǎn)的。

尤其是對(duì)那些資源有限的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)不管是發(fā)展中國(guó)家的科研小組，還是高校里剛起步的年輕學(xué)者，這個(gè)系統(tǒng)能幫他們大幅降低科研的門檻。

不用再為算力不夠、拿不到數(shù)據(jù)、被繁瑣流程纏身而發(fā)愁，也能有更多機(jī)會(huì)真正參與到AI研究里來(lái)，一定程度上為推進(jìn)科研普及化起到了促進(jìn)作用！

創(chuàng)作：Omni實(shí)驗(yàn)室

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