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作為人類的“第二大腦”，AI for Science正在全球范圍內(nèi)引發(fā)科研范式的深刻變革，也成為全國兩會期間代表委員關(guān)注的話題。

3月7日，在全國政協(xié)十四屆四次會議第二次全體會議上，全國政協(xié)委員、中國科學(xué)院院士周志華發(fā)言建議，以人工智能引領(lǐng)科研范式變革。

3月8日，全國政協(xié)委員、工業(yè)和信息化部原副部長王江平在接受科技日報記者采訪時直言，人工智能已從科研輔助工具升級為推動科技進(jìn)步的核心驅(qū)動力，未來更將深刻重塑科研范式與產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)。

會場內(nèi)外代表委員認(rèn)為，人工智能無疑為全球科技革命注入全新動能，但對其賦能科研遇到的困境和問題也不容忽視。

AI浪潮下出現(xiàn)資源浪費(fèi)與轉(zhuǎn)化梗阻難題

AlphaFold模型助力兩位非生命科學(xué)領(lǐng)域研究者斬獲2024年諾貝爾獎；“大原子模型計劃”可廣泛應(yīng)用于半導(dǎo)體、合金、有機(jī)分子等多類材料體系研發(fā)……

在周志華看來，放眼國內(nèi)外，人工智能賦能科學(xué)研究的階段性成果已經(jīng)充分證明，人工智能不僅能加速求解長期懸而未決的重大科學(xué)難題，還有望重構(gòu)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的基本路徑。

然而，在AI for Science助力科研成果如潮水般持續(xù)涌現(xiàn)的背后，也出現(xiàn)了新的問題。周志華介紹，由于缺乏權(quán)威、標(biāo)準(zhǔn)化、大規(guī)模的科學(xué)數(shù)據(jù)集，以及受科學(xué)數(shù)據(jù)的獲取成本高、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、共享行為少等因素影響，目前，AI模型訓(xùn)練效率不高、可靠性難以保障，重復(fù)建設(shè)與資源浪費(fèi)現(xiàn)象尤為突出。

算力資源浪費(fèi)同樣得到了王江平的關(guān)注。他在履職調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，在材料探索圖形網(wǎng)絡(luò)（GNoME）模型預(yù)測的38萬種穩(wěn)定材料中，僅有736種完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證率不足0.2%?！斑@意味著，AI單日產(chǎn)生的預(yù)測成果，往往需要人類用10年甚至更長時間才能完成全面驗(yàn)證，這造成了科研資源與算力資源的低效占用。”王江平說。

他告訴記者，更令人擔(dān)憂的是，大量預(yù)測成果最終僅停留在學(xué)術(shù)論文層面，未能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地，既無法釋放其應(yīng)有的產(chǎn)業(yè)價值，還會造成資源浪費(fèi)與轉(zhuǎn)化梗阻的雙重問題。

王江平將這種現(xiàn)象比喻為“堰塞湖”——上游AI預(yù)測能力洶涌澎湃，下游驗(yàn)證與產(chǎn)業(yè)化通道狹窄不暢，“湖水”不斷積聚卻難以泄流。

在王江平看來，造成AI賦能科學(xué)研究出現(xiàn)“梗阻”的原因綜合而復(fù)雜。其中，預(yù)測模型自身存在局限、缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與評估體系、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證能力嚴(yán)重不足是三個關(guān)鍵因素。要實(shí)現(xiàn)“對癥下藥”，需要系統(tǒng)性的對策建議。

提升基礎(chǔ)創(chuàng)新能力培育復(fù)合型人才

那么，我國布局AI for Science前沿科技研發(fā)體系，應(yīng)該聚焦哪些領(lǐng)域發(fā)力，怎樣破除現(xiàn)有瓶頸？

在周志華看來，首先要加強(qiáng)政策引導(dǎo)，提升基礎(chǔ)創(chuàng)新能力。他建議，優(yōu)化人工智能領(lǐng)域科學(xué)研究的統(tǒng)籌布局，加大對AI算法基礎(chǔ)研究的支持力度，重點(diǎn)支持一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的基礎(chǔ)研究項(xiàng)目，鼓勵科研人員開展原創(chuàng)性研究。同時，引導(dǎo)企業(yè)和社會資本參與AI算法基礎(chǔ)研究，形成多元化的投入機(jī)制。

面對既懂科研又通AI的復(fù)合型人才缺乏困局，周志華建言，從源頭構(gòu)建“人工智能賦能科學(xué)研究”復(fù)合型創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，支持高水平研究型大學(xué)試點(diǎn)設(shè)立“博士+碩士”雙學(xué)位項(xiàng)目，讓博士研究生在攻讀AI專業(yè)博士學(xué)位期間，跨學(xué)科攻讀一個科學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位，探索構(gòu)建跨學(xué)科融合的研究生培養(yǎng)新模式。

王江平則建議，推進(jìn)構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、高價值知識中心及AI預(yù)測成果評估標(biāo)準(zhǔn)體系三大核心載體。他建議，在重點(diǎn)行業(yè)建立公共高價值數(shù)據(jù)共享中心，構(gòu)建高精度、長序列、多模態(tài)的公共數(shù)據(jù)集，減少重復(fù)勞動。同時，相關(guān)部門要建立權(quán)威的AI預(yù)測結(jié)果評估體系，為成果篩選與流轉(zhuǎn)提供依據(jù)。

王江平呼吁，推動AI for Science與AI for R&D協(xié)同發(fā)展。前者聚焦基礎(chǔ)科學(xué)突破，解決“卡脖子”問題；后者側(cè)重解決技術(shù)落地的工程化問題。他表示，推行“揭榜掛帥”機(jī)制，由企業(yè)出題，科研機(jī)構(gòu)攻關(guān)，并探索政府沙盒監(jiān)管，賦予研發(fā)環(huán)節(jié)自主權(quán)，激發(fā)創(chuàng)新活力。