AI正在改變?nèi)祟惖目茖W研究方式。

　　按照常規(guī)的理解，AI4S是AI for Science的縮寫，也就是“科學智能”，其利用AI技術解決復雜的科研問題，以推動科學發(fā)現(xiàn)和技術創(chuàng)新，被譽為科學研究的“第四范式”。這種范式通過結合機器學習、數(shù)據(jù)分析、高性能計算等技術，幫助科學家在各個領域進行更深入的探索和發(fā)現(xiàn)。

　　在近日舉辦的世界互聯(lián)網(wǎng)大會人工智能專業(yè)委員會主辦的“人工智能賦能科學研究”研討會上，雖然與會嘉賓對AI4S的定義、范式等還存在一些不同的看法，但都形成了一個共識：AI正在改變?nèi)祟惪茖W研究方式。

　　諾貝爾獎進入AI時代

　　研討會過程中，他們不約而同的提到，2024年諾貝爾物理學獎和化學獎均頒給了AI相關領域。其背景是，2024年10月8日，諾貝爾物理學獎表彰獲獎者“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)機器學習的基礎性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。2024年諾貝爾化學獎則頒發(fā)給“在計算蛋白質設計方面的貢獻”。

　　以后者為例，2024諾貝爾化學獎之所以獲獎，在于其開發(fā)了AlphaFold人工智能模型，這種模型解決了一個已有50年歷史的難題，能夠預測大約兩億種已知蛋白質的復雜結構，直接推動生物醫(yī)藥領域的研發(fā)進程，并且已經(jīng)被全球200多萬人使用。

　　這兩項獲獎名單與AI關聯(lián)度之高，讓AI4S理念受到更大的關注，也在人工智能領域掀起巨大的浪潮。很多觀點認為，諾貝爾獎進入AI時代。這個論斷恰體現(xiàn)的是，科學家正在對AI提出源源不斷的需求，AI正成為科學探索的核心工具。

　　中科院院士鄂維南曾經(jīng)指出，科學研究總體上可分成：基于數(shù)據(jù)驅動的開普勒范式和基于原理驅動的牛頓范式，這兩種范式在現(xiàn)代遇到了各自的挑戰(zhàn)。但這些挑戰(zhàn)也都有一個共同的解決方案： “缺乏有效手段解決高維數(shù)學問題，是阻礙科學研究與技術發(fā)展取得進一步突破的主因之一。而深度學習，或者說人工智能，可以幫助解決這個問題 ”。

　　這是因為傳統(tǒng)AI模式下，AI4S主要是“算法驅動”，依靠算法創(chuàng)新助力科研創(chuàng)新。大模型時代，AI4S對計算、網(wǎng)絡、存儲等基礎設施要求極高，特別是面向數(shù)據(jù)密集型的科研領域，AI4S也從“算法驅動”轉變?yōu)?ldquo;計算驅動”。

　　王堅院士在分享中也特別提到這一點。他還表示，在開放科學領域，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮著重要作用。他認為AI4S將幫助更多人加入創(chuàng)新陣列。開放科學不是簡單地把科學開放出來，而是要考慮怎么做科學研究，怎么做交流。

　　在開放科學領域，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮著重要作用，也影響著人工智能的發(fā)展。如今，數(shù)據(jù)、計算和人工智能都無法脫離互聯(lián)網(wǎng)�；ヂ�(lián)網(wǎng)作為基礎設施，將所有問題向前推進。人工智能簡單來說是數(shù)據(jù)、模型和計算的結合，與互聯(lián)網(wǎng)一樣具有規(guī)模效應。

　　此外，王堅就開放和范式的新變化發(fā)表自己的看法。談及DeepSeek對于開源概念的拓展，和開放資源對于科學技術領域的巨大價值。DeepSeek基于MIT許可協(xié)議開源，當DeepSeek出來的時候，《自然》雜志在一個星期以內(nèi)發(fā)表了五篇文章講這件事情。

　　事實上，人工智能以其驚人的潛力，逐漸成為提升科研創(chuàng)新效率的“標配”。谷歌學術數(shù)據(jù)表明，近3年使用AI的論文數(shù)量增長率超3倍。特別是大模型的出現(xiàn)和突破發(fā)展，正加速AI4S成為科研創(chuàng)新和科技進步的核心驅動力，并在芯片設計、生物醫(yī)藥、材料能源、天文氣象、自動駕駛等一系列領域，取得重大創(chuàng)新突破。

　　AI4S正加速應用

　　就目前大模型發(fā)展路線看，DeepSeek的火爆，將開源大模型技術體系再一次成功展示。Meta 首席科學家YannLeCun表示:“DeepSeek提出了新的想法，并在前人的工作基礎上加以實現(xiàn)。由于他們的工作成果已發(fā)表并開源，因此每個人都可以從中受益，這就是開放研究和開源的力量”。

　　也就是說，開源大模型“開源開放”特性，決定了其一旦性能優(yōu)異、文檔與指引完善、工具鏈完備且模型持續(xù)迭代，就會以滾雪球的方式吸引開發(fā)者進入其生態(tài)體系，并由廣大開發(fā)者二次開發(fā)出數(shù)量龐大的“衍生模型”家族，量變到質變，大幅提高模型的性能和質量，呈現(xiàn)出與閉源模型分庭抗禮之勢。

　　不可忽視的是，開源模式還把大模型的“價格打下來”，有效解決制約大模型規(guī)�；瘧�用的推理成本過高等問題。其中一個關鍵要素在于，開源大模型“公有云+API”的部署方式，全面加速了從MVP(最小可行產(chǎn)品)驗證、客戶觸達、交付、運營迭代等多個環(huán)節(jié)的應用創(chuàng)新。

　　從行業(yè)實踐看，AI大模型私有化部署的資本和時間投入成本，是“公有云+API”部署方式的10倍。

　　從構建MVP看，公共云提供的大規(guī)模、高彈性、低成本算力，以及成熟完善的工具鏈，能夠大幅降低創(chuàng)新成本和門檻。例如，依托谷歌云的Discord平臺，助力Midjourney、Pika等初創(chuàng)企業(yè)快速推出新產(chǎn)品。

　　再從客戶觸達看：公共云上有龐大的數(shù)字化基礎好的客戶池，能夠助力企業(yè)快速、低成本地觸達客戶。Mistral 模型在Azure 云平臺上部署后，立刻獲得了約1000個優(yōu)質客戶。

　　這帶來的直接行業(yè)影響即是，公共云+API將成為企業(yè)使用大模型的主流方式。目前，國內(nèi)已有50多所院校機構使用阿里巴巴的“云和AI服務”開展科研創(chuàng)新，并在生物、農(nóng)業(yè)、天文等領域取得了可喜的成果。

　　在算力普惠、模型開源和數(shù)據(jù)共享的合力下，阿里AI4S已經(jīng)摸索出多種合作模式。比如基礎設施服務模式、專業(yè)平臺模式，搭建智慧育種平臺、聯(lián)合研究模式、模型開源模式等。葉杰平在分享中提到，阿里AI與中山大學合作推進“如何用人工智能挖掘RNA病毒”項目，通過先構建數(shù)據(jù)集，再打造獨特領域大模型LucaProt等舉措，發(fā)現(xiàn)超51萬條病毒基因組等成果，該成果也登上了《Cell》期刊封面;

　　此外，阿里云在ChatGPT出現(xiàn)之前就啟動了模型社區(qū)建設——魔搭社區(qū)，目前已有超過4萬家模型入駐，有超過1000萬用戶數(shù)。截至目前，阿里通義千問開源模型下載量為2億，基于阿里通義模型衍生模型數(shù)量超過9萬個。

　　得益于阿里巴巴堅持開源開放，持續(xù)提升“通義千問”大模型能力，全尺寸、全模態(tài)開源，并推動阿里云AI算力提升性能、降低成本。近日，全球最大AI開源社區(qū)Hugging Face發(fā)布了最新的開源大模型榜單(Open LLM Leaderboard)，榜單顯示，其排名前十的開源大模型全部是基于阿里通義千問(Qwen)開源模型二次訓練的衍生模型。

　　2024年GTC大會(英偉達GPU技術大會)上，英偉達CEO黃仁勛堅定認為，AI4S是AI領域的三個關鍵方向之一。但AI4S也面臨交叉型人才短缺、技術方案難復用、垂類學科數(shù)據(jù)質量欠佳等問題逐漸暴露出來。

　　唐辰也注意到，本次研討會就AI4S提出的三點建議：實現(xiàn)包容普惠的發(fā)展;實現(xiàn)融合創(chuàng)新的發(fā)展;實現(xiàn)安全有序的發(fā)展。而這些，都是AI將科學研究推入一個新的階段，所必然面臨的問題和挑戰(zhàn)。