草根影响力新视野 夜未央编译

在 2025 年的 Microsoft Build 大会上，微软正式推出了名为“Microsoft Discovery”的 AI 平台，旨在透过多智能体（agentic AI）技术，重塑科学研究的流程。 这套平台能够从知识推理、假设生成、候选方案提出，到仿真与分析，实现科学研究的端到端自动化。 微软表示，该平台具备高度扩展性，能协助研究人员与多个专精的 AI 智能体协作，提升研究的速度、规模与准确性。

AI 科学助手的崛起：Google 的“共同科学家”系统

微软并非唯一投入 AI 科学研究的科技巨头。 Google 于 2025 年初推出了名为“AI 共同科学家”（co-scientist）的系统，旨在协助生物医学研究人员加速研究进程。 该系统已在史丹佛大学与伦敦帝国学院进行测试，能够协助科学家处理大量文献，生成新假设，并提出研究计划。

Google 的 AI 共同科学家采用了多个模仿科学过程的 AI 代理人，例如“生成”代理人专门提出新想法，“反思”代理人负责检视和审查这些想法，还有“排名”、“进化”、“邻近性”、“元审查”等代理人，共同协作完成研究流程。

AI 在科学研究中的应用实例

AI 在科学研究中的应用已展现出显著成效。例如，在肝纤维化的研究中，Google 的 AI 共同科学家透过分析大量生物医学数据，识别出与疾病相关的关键分子和生物学路径，并提出具有潜力的治疗方案。

此外，AI 也在抗菌耐药性研究中展现出潜力。 Google 的 AI 系统能够在短短两天内，解析出人类科学家花费七年才完成的研究成果，显示出 AI 在处理复杂生物学问题上的高效率。

图片取自:(示意图123rf)

AI 与人类科学家的协作关系

尽管 AI 在科学研究中展现出强大的能力，但目前仍被视为辅助工具，而非取代人类科学家的角色。 AI 擅长于数据分析、模式识别与自动化推理，能够协助研究人员加速研究进程，但真正的科学发现往往来自于人类的直觉、创造力与跨领域的联想。

因此，未来 AI 与科学家的关系，将更趋向于“人机协作”，共同探索未知领域，发现新的知识。

面临的挑战与未来展望

尽管 AI 在科学研究中展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战，包括资料隐私、AI 模型的偏见，以及对研究伦理的考量。 例如，在处理敏感的医疗数据时，AI 系统必须遵守严格的隐私法规，以确保个人信息的安全。

此外，AI 模型的有效性在很大程度上取决于其训练资料的品质和多样性，若训练资料存在偏见，可能导致研究结果出现偏差。 因此，确保 AI 系统使用多样化和高品质的资料集，对于产生准确和公正的结果至关重要。

展望未来，随著 AI 技术的不断进步，AI 将在科学研究中扮演越来越重要的角色。 透过与人类科学家的协作，AI 有望加速科学发现的进程，打开科学研究的新篇章。

资料来源：https://www.reuters.com https://techcrunch.com