研发领域正在经历一场巨大的变革。去年，数学家们通过与 AI 的协作，成功解决了一个此前难以攻克的数学难题。随后，宾夕法尼亚大学的研究人员利用人工智能发现了近百万种新型抗生素。这些并非孤立事件，而是科学发现方式发生根本性转变的标志。
"超级顿悟"的崛起
Arthur D. Little 发布的一份名为"超级顿悟"的报告准确地描述了这一转变。该公司 BlueShift 部门主管 Albert Meige 博士解释道："AI 之于大脑就像类固醇之于肌肉。我们认为 AI 不会取代研究人员，但善用 AI 的研究人员必定会比不使用 AI 的研究人员更有效率。"
这种影响已经可以量化。一些公司在特定领域的生产力提升了十倍。以蛋白质折叠为例，这个过程曾经需要耗费整个博士阶段的时间，并投入高达 10 万美元的实验成本，现在使用 AlphaFold 等 AI 工具只需要几小时甚至几分钟就能完成。
AI 革新研发的三种方式
这种转变正在多个维度上发生。据 Meige 介绍，AI 在研发领域的潜力体现在三个方面："首先，AI 可以帮助研究人员解决更多问题。研究人员和工程师有许多重复性工作，比如文献综述或撰写活动报告。"其次，AI 能够利用专门的模型解决以前无法解决的问题。第三，它正在革新创新战略的决策过程，帮助组织更好地管理研究组合。
实施的挑战
尽管前景光明，但组织在有效实施 AI 时仍面临多个障碍。BlueShift 项目负责人 Zoe Huczok 强调，最大的风险并非人们想象的那样："首要风险是 AI 的次优使用。有一种风险是把 AI 当作万能工具，但并非所有问题都适合用 AI 解决。"
数据质量和可访问性仍然是关键挑战。组织需要确保数据清晰、结构合理，并且能够在没有过多官僚障碍的情况下轻松获取。当内部数据不足时，公司正在寻找创新解决方案，包括与其他组织（有时甚至是竞争对手）合作以获取必要的数据集。
研究的未来：主动式 AI
展望未来，最令人兴奋的发展之一是主动式 AI 的出现。这些系统能够自主进行研究，从生成想法到撰写科学论文。像 Sakana 的 AI 科学家已经在计算机科学研究中展示了这种潜力。正如 Meige 博士所说："当它发挥作用时，效果令人震撼。这有点像看着一群研究人员绞尽脑汁，尝试一种解决方案，发现不行后又尝试另一种方式。"
主动式 AI 的真正潜力在于其在未知领域进行批判性思考和自主决策的能力。正如 Huczok 解释的："最终目标和期望是让 AI 能够生成假设，根据实验结果调整方向，并在没有人为提示的情况下探索特定问题。"尽管这种进步引发了关于人类监督和适当防护措施的重要问题，但技术发展迅速。正如 Meige 指出，我们正在接近"与 AI 相关的最有趣的哲学讨论"，特别是关于可能导致技术奇点的自我改进系统。现在的关键问题是，这些在计算机科学中表现出前景的系统是否能够有效地适应其他科学领域——这种转变可能彻底革新研发领域，同时需要我们仔细考虑技术能力和伦理影响。
研发领域 AI 的起步
对于希望在研发中开始 AI 之旅的组织，专家建议从小处着手但要有大局观。Huczok 说："实验 AI 不一定要花费很多。现在有很多供应商和完整的生态系统，可以让你外包计算资源。"
然而，Meige 提醒要避免一个常见的陷阱："人们经常问我'应该使用什么工具？'这不是首要问题。真正的首要问题是，你的组织面临什么问题...一切都应该从痛点出发。"
展望未来
AI 在研发领域的潜力远不止于提高效率。正如 Meige 指出，AI 可能在应对气候变化适应和突破性医学发现等人类重大挑战方面发挥关键作用。虽然关于适当防护措施和人类研究人员角色的问题仍然存在，但有一点是明确的：研发领域的 AI 革命不是即将到来——它已经在这里，并正在改变我们创新的方式。
