摘要：德国物理学家Sabine Hossenfelder提出观点，认为人工智能（AI）的快速发展可能在三年内彻底改变传统科学研究模式。她指出，AI能以极低的成本和时间替代研究生、博士后所从事的基础研究工作，导致理论物理、数学等高度依赖计算的领域首当其冲。英伟达CEO黄仁勋曾表示“智能即将成为一种商品”，呼应了智力工作普及化的趋势。现实数据显示，AI工具可将研究者的论文产出平均提升40%，对非英语母语者提升可达80%。与此同时，美国政府在2025年末启动了利用AI加速科学发现的“创世纪任务”，OpenAI也通过“NextGenAI”项目投入5000万美元支持顶尖机构。这场变革在提升效率的同时，也可能引发论文数量暴增、同行评审体系压力增大、初级科研岗位减少以及科研机构间资源分化加剧等问题。
线索：
* 投资机会：
1. AI科研基础设施：关注为科研机构提供算力、专用AI模型和一体化平台的公司。国家级战略（如美国“创世纪任务”）将催生大规模采购需求。
2. 垂直领域AI工具：投资于开发特定科学领域（如生命科学、材料学、几何证明）深度微调AI模型的企业，例如协助药物研发或解决专业问题的工具。
3. 科研数据与知识管理：随着论文产量激增，用于处理、分析、验证海量科学文献和数据的新型平台与工具将变得至关重要。
4. 新一代科研培训：针对科学家向“智慧指挥官”角色转型的需求，提供提示工程、跨学科思维及AI协作能力培训的服务可能存在市场。
* 潜在风险：
1. 学术泡沫与信任危机：AI生成与评审论文可能削弱学术成果的可信度，导致研究质量参差不齐，影响基于这些成果的决策与投资。
2. 人才断层与就业冲击：初级科研岗位的减少可能破坏传统的人才培养梯队，长期影响高端科研人才的供给，并对高等教育相关领域产生连锁反应。
3. 资源垄断与不平等加剧：拥有顶级AI资源的顶尖机构与普通机构之间的差距可能急速拉大，固化科研领域的阶层，抑制整体创新生态的多样性。
4. 技术依赖与失控风险：科研过程过度依赖少数几家公司的AI系统，可能带来技术锁定、数据安全及不可预测的AI行为等风险。
正文：
有观点指出，人工智能（AI）正在深刻改变科学研究的范式。德国物理学家Sabine Hossenfelder近期提出，由于AI能够以显著降低的成本和时间，替代以往由学生和博士后完成的研究工作，我们所熟悉的科学研究模式可能在三年内发生根本性转变。她认为，这种变化将首先发生在理论物理、数学等高度依赖编程和计算的领域。
这一判断基于AI能力的快速进化。Sabine Hossenfelder引用了一项研究数据，表明大模型的应用可以将研究者的论文产出平均提高40%，对于非英语母语的研究者，提升幅度甚至可以达到80%。她预计，一旦研究者认识到前沿模型能帮助产出更多论文，AI在科研中的采用率将接近100%，覆盖几乎所有科学学科。这可能导致论文数量的暴增，并对现有的同行评审体系构成巨大压力。
不仅普通学者，顶尖科学家也在积极采用AI工具。例如，菲尔兹奖得主陶哲轩曾公开表示，他利用AI工具来寻找证明思路、进行头脑风暴和查找参考文献。
变革的背后还有国家战略和商业力量的推动。美国政府于2025年末启动了“创世纪任务”，这是一项旨在利用AI加速科学发现的举国计划。根据该计划，美国能源部下属的17个国家实验室将打造一体化的AI驱动平台，而Google DeepMind已同意向参与该计划的科学家提供其前沿AI工具的早期使用权限。同时，OpenAI通过“NextGenAI”项目，承诺投入5000万美元，为麻省理工学院、牛津大学等15所顶尖机构提供研究经费、算力以及前沿模型或API的访问权限。
具体的科研范式也在被重塑。例如，Google DeepMind的AlphaGeometry通过结合大模型与符号求解器，解决了高难度的几何证明问题；Anthropic推出的Claude for Life Sciences则通过深度微调，协助大型药企加速药物研发进程。
这场变革带来效率提升的同时，也伴随着多重挑战。一项调查显示，53%的同行评审者承认使用了AI。未来可能出现“AI写论文、AI审论文”的闭环，这引发了关于学术诚信和人类研究者价值被稀释的担忧。此外，原本由研究生承担的文献整理、代码编写等基础工作可能被AI替代，这可能导致科研入门门槛提高，传统“学徒制”培养模式面临挑战。
面对这些变化，未来的科研人员可能需要转变角色。核心能力可能从具体知识的掌握和计算，转向提出关键问题的能力、跨学科的宏观视野，以及在AI生成的众多可能性中做出精准判断的品味与直觉。AI有可能将科学家从重复性劳动中解放出来，使其更专注于攻克重大科学难题。
发布时间：2026-01-16T16:43:19+00:00
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