人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)。4月25日，習(xí)近平總書記在主持二十屆中共中央政治局第二十次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)：“以人工智能引領(lǐng)科研范式變革，加速各領(lǐng)域科技創(chuàng)新突破。”近年來，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級(jí)計(jì)算、傳感網(wǎng)、腦科學(xué)等新理論新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，人工智能加速發(fā)展，推動(dòng)人類社會(huì)迎來人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時(shí)代，也正在以前所未有的深度和廣度重塑科學(xué)研究的基本邏輯與方法體系。深入學(xué)習(xí)貫徹習(xí)近平總書記重要講話精神，要深刻把握人工智能引領(lǐng)科研范式變革的理論邏輯，明晰人工智能引領(lǐng)科研范式變革的突破口，探索人工智能引領(lǐng)科研范式變革面臨的問題挑戰(zhàn)和我國應(yīng)對(duì)方案，以人工智能引領(lǐng)加速各領(lǐng)域科技創(chuàng)新突破。
以人工智能引領(lǐng)科研范式變革的歷史邏輯與典型特征
縱觀近代以來的科學(xué)史，科研范式大致經(jīng)歷了三次重大變革。一是以觀察實(shí)驗(yàn)為核心的“經(jīng)驗(yàn)范式”。這種范式以伽利略物理學(xué)為典型代表，強(qiáng)調(diào)對(duì)自然現(xiàn)象的描述、記錄、總結(jié)和歸納。二是以數(shù)理模型為基礎(chǔ)的“理論范式”。這種范式以牛頓力學(xué)和相對(duì)論為代表，強(qiáng)調(diào)通過數(shù)學(xué)建模對(duì)自然規(guī)律進(jìn)行抽象和推演。三是以仿真模擬為標(biāo)志的“計(jì)算范式”，強(qiáng)調(diào)利用電子計(jì)算機(jī)仿真科學(xué)實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)結(jié)果預(yù)測和可視化。這三種科研范式的變革主要體現(xiàn)在科研工具創(chuàng)新和效率優(yōu)化方面，但本質(zhì)上都遵循“觀察—假設(shè)—驗(yàn)證”的傳統(tǒng)研究邏輯。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)施升級(jí)迭代，數(shù)據(jù)積累和算力不斷加強(qiáng)，推動(dòng)科學(xué)研究從傳統(tǒng)的以假設(shè)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向基于海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。這為人工智能引領(lǐng)科研范式變革奠定了重要基礎(chǔ)。
近年來，人工智能大模型快速發(fā)展，開啟了人工智能發(fā)展的新階段，推動(dòng)人工智能全面融入科學(xué)、技術(shù)和工程研究。隨著以ChatGPT和DeepSeek為代表的人工智能大模型取得重大突破，由海量數(shù)據(jù)和龐大算力“雙輪驅(qū)動(dòng)”的“智能化科研”逐步成為新一輪科研范式的核心特征，其內(nèi)在邏輯表現(xiàn)為“數(shù)據(jù)密集—智能涌現(xiàn)—人機(jī)協(xié)同”，具體體現(xiàn)出三方面特征。一是以智能挖掘替代假設(shè)檢驗(yàn)。傳統(tǒng)科學(xué)研究主要依托理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，而人工智能強(qiáng)調(diào)通過對(duì)海量數(shù)據(jù)中隱含規(guī)律的挖掘與分析，構(gòu)建起以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算力驅(qū)動(dòng)為核心的科學(xué)研究體系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)科研。比如，2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予了在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測上作出突出貢獻(xiàn)的3位科學(xué)家，表彰他們開發(fā)的計(jì)算工具AlphaFold在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和計(jì)算設(shè)計(jì)領(lǐng)域的革命性影響。AlphaFold成功預(yù)測了幾乎2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，其對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的智能挖掘大大超過人類以往百年的科研積累，展現(xiàn)了人工智能在推動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新方面的重要作用。二是以多元知識(shí)耦合激發(fā)智能涌現(xiàn)。人工智能技術(shù)具有顯著的賦能作用和“滲透”特征，能夠打破學(xué)科壁壘，拓展科研邊界，催生交叉學(xué)科研究，以“人工智能+”助力打造跨學(xué)科融合的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，不僅能提高科研效率，更能夠激發(fā)出新發(fā)現(xiàn)新知識(shí)。例如，華為云盤古大模型將思維鏈技術(shù)與策略搜索深度結(jié)合，極大地提升了數(shù)學(xué)能力、復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃能力以及工具調(diào)用能力，已在30多個(gè)行業(yè)、400多個(gè)場景中落地，有望協(xié)助眾多產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的智能升級(jí)。三是人工智能逐步從“輔助工具”轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱蒲兄黧w”，形成人機(jī)協(xié)同的科研組織模式。目前，人工智能大模型已逐步實(shí)現(xiàn)從發(fā)現(xiàn)問題、分析問題到解決問題的全流程覆蓋。這并不是對(duì)人類科學(xué)家的取代，而是以新的范式協(xié)助人類提升科研效率。比如，在考古研究中結(jié)合人工智能技術(shù)，通過人機(jī)協(xié)同智能技術(shù)開發(fā)的文物虛擬修復(fù)，可以在不干預(yù)文物實(shí)體的前提下，實(shí)現(xiàn)對(duì)出土文物碎片的虛擬拼接、矯形、復(fù)原，大大提升文物復(fù)原等相關(guān)研究的工作效率，也可以根據(jù)不同研究和修復(fù)目的進(jìn)行快速、無限次調(diào)整，以多種表達(dá)和展示滿足不同受眾和場景需求。
以人工智能引領(lǐng)科研范式變革的核心突破與實(shí)踐路徑
習(xí)近平總書記今年4月29日在上海考察時(shí)指出：“人工智能技術(shù)加速迭代，正迎來爆發(fā)式發(fā)展”。以人工智能引領(lǐng)科研范式變革，意味著科學(xué)研究范式需要實(shí)現(xiàn)以方法論變革為起點(diǎn)、以組織模式變革為載體、以價(jià)值體系變革為內(nèi)核的革命性重構(gòu)，從而推動(dòng)科學(xué)研究向人機(jī)協(xié)同的方向發(fā)展。
從方法論視角看，人工智能突破了人類數(shù)百年來沿襲的“觀察—假設(shè)—驗(yàn)證”的線性科學(xué)研究范式，催生出“數(shù)據(jù)密集—智能涌現(xiàn)—人機(jī)協(xié)同”的三元認(rèn)知方法論，推動(dòng)形成數(shù)據(jù)、算法、人類智慧相互激發(fā)的智能系統(tǒng)。這不僅能夠突破傳統(tǒng)科研受限于人力、時(shí)間及數(shù)據(jù)維度的瓶頸，可以將復(fù)雜問題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算任務(wù)，顯著縮短研發(fā)周期；又有助于解決傳統(tǒng)科研難以處理的多學(xué)科耦合問題，催生交叉創(chuàng)新，創(chuàng)造知識(shí)生產(chǎn)新范式；而且更擅長同時(shí)處理文本、圖像、代碼等異質(zhì)信息，并在海量數(shù)據(jù)中捕捉隱性規(guī)律，形成超越人類直覺的創(chuàng)造力。比如，復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的跨學(xué)科大模型，整合物理、化學(xué)、生物等學(xué)科知識(shí)，在超導(dǎo)材料預(yù)測、臺(tái)風(fēng)路徑模擬等方面都取得了更準(zhǔn)確、更高效的成果。
從科研組織方式看，人工智能推動(dòng)科研組織從“孤島式創(chuàng)新”向“分布式智能網(wǎng)絡(luò)”變革，使傳統(tǒng)科研組織的“中心—外圍”結(jié)構(gòu)向“節(jié)點(diǎn)—網(wǎng)絡(luò)”結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，形成了新的科研組織模式。網(wǎng)絡(luò)中的各主體共同平等參與人類知識(shí)生產(chǎn)，形成人機(jī)協(xié)同的全新科研團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新形成“人類提出需求—人工智能生成路徑—計(jì)算機(jī)自動(dòng)驗(yàn)證”的全鏈條科研路徑。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)還催生出“科研開源”和“科研元宇宙”等方式，能夠動(dòng)態(tài)匯集全球?qū)I(yè)人士實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷跨國協(xié)作。例如，“歐洲開放科學(xué)云計(jì)劃”和“歐洲高性能計(jì)算共同計(jì)劃”鏈接多國資源，研究人員可共享人工智能算力與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，推動(dòng)跨國協(xié)作創(chuàng)新，成倍提升實(shí)驗(yàn)效率。
從價(jià)值體系看，人工智能推動(dòng)科技與人文融合發(fā)展，對(duì)于實(shí)現(xiàn)人的自由全面發(fā)展具有重要意義。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人類需要通過增強(qiáng)技術(shù)的人文維度來引導(dǎo)科技向善、為人類造福。人工智能破解了人文精神與科學(xué)技術(shù)融合的量化難題，極大拓展了科學(xué)研究的人文價(jià)值，讓科技真正成為促進(jìn)人類社會(huì)正向發(fā)展的動(dòng)力。同時(shí)，人工智能對(duì)于海量數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景等方面的需求，進(jìn)一步在資源獲取、知識(shí)生產(chǎn)和成果評(píng)價(jià)方面推動(dòng)科研范式向更加開放包容的方向發(fā)展，提高了科學(xué)研究的公平性。例如，越來越多的人工智能大模型選擇開源，共同形成平臺(tái)化工具體系，支持跨學(xué)科成果涌現(xiàn)，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)多學(xué)科協(xié)同的智能科研新范式。
當(dāng)前，我國在人工智能驅(qū)動(dòng)科研范式變革方面積極探索，在科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)方面形成三個(gè)方面的實(shí)踐路徑。一是充分發(fā)揮制度優(yōu)勢，形成模塊化的科研組織攻關(guān)能力。聚焦國家戰(zhàn)略急需、應(yīng)用導(dǎo)向鮮明、最終用戶明確的攻關(guān)任務(wù)，通過“揭榜掛帥”機(jī)制等推動(dòng)實(shí)現(xiàn)科研攻堅(jiān)的動(dòng)態(tài)組隊(duì)。比如，建設(shè)“模速空間”人工智能大模型專業(yè)孵化和加速平臺(tái)，已入駐100余家人工智能大模型企業(yè)；又如，在合肥綜合性國家科學(xué)中心的量子通信攻關(guān)中，加強(qiáng)企業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研深度融合，將基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)、工程轉(zhuǎn)化主體與人工智能算力支持機(jī)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)耦合，大大縮短了核心技術(shù)的突破和應(yīng)用周期。二是充分利用應(yīng)用場景豐富的優(yōu)勢，將其轉(zhuǎn)化為人工智能數(shù)據(jù)增強(qiáng)優(yōu)勢。突出應(yīng)用導(dǎo)向是我國人工智能發(fā)展的重要優(yōu)勢，更加豐富多元的數(shù)據(jù)有利于提升技術(shù)創(chuàng)新能力和模型準(zhǔn)確率。我國擁有龐大且多元的市場，豐富的應(yīng)用場景和不同的區(qū)域發(fā)展程度有助于形成“梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)”優(yōu)勢，為人工智能技術(shù)發(fā)展提供了天然“試驗(yàn)場”。三是將中華文化與人工智能的模型思維進(jìn)行整合。中華文化中的整體思維與人工智能復(fù)雜系統(tǒng)建模有著內(nèi)在一致性，二者的融合有利于打破定性與定量分析的傳統(tǒng)界限，拓展科研視野和應(yīng)用邊界。比如，一些科研團(tuán)隊(duì)借助人工智能圖譜技術(shù)，將《黃帝內(nèi)經(jīng)》等典籍與歷代醫(yī)案構(gòu)建成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)理論體系的數(shù)字化建構(gòu)。總的來看，我國在科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)方面的實(shí)踐路徑，體現(xiàn)了以人工智能引領(lǐng)科研范式變革的創(chuàng)新。
積極應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，以人工智能健康發(fā)展引領(lǐng)科研范式變革
習(xí)近平總書記指出：“人工智能帶來前所未有發(fā)展機(jī)遇，也帶來前所未遇風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。”以人工智能引領(lǐng)科研范式變革，在拓展人類認(rèn)知廣度和深度的同時(shí)，也面臨著數(shù)據(jù)安全、道理倫理、結(jié)果評(píng)判等方面的諸多爭議。在數(shù)據(jù)安全方面，將進(jìn)一步加劇敏感數(shù)據(jù)的泄露風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)歸屬不清、數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失等問題；在道德倫理層面，將模糊人類和計(jì)算機(jī)對(duì)知識(shí)生產(chǎn)貢獻(xiàn)的邊界，不可避免會(huì)引發(fā)對(duì)人工智能是否具有科研主體資格的討論；同時(shí)，必須保持高度警惕，嚴(yán)防資本將人工智能異化為工具，堅(jiān)決避免科研淪為資本擴(kuò)張的附庸，防止其加劇社會(huì)資源分配失衡。在結(jié)果評(píng)判方面，將對(duì)傳統(tǒng)科研同行評(píng)審制度提出新的挑戰(zhàn)，同時(shí)針對(duì)人工智能科研成果的評(píng)價(jià)體系尚未建立，這將引發(fā)關(guān)于人工智能參與研發(fā)的專利主權(quán)的討論；此外，人工智能預(yù)測結(jié)論難以進(jìn)行人為評(píng)判，如何判斷其可信度、是否能夠直接應(yīng)用于實(shí)踐等，還值得進(jìn)一步討論。積極應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，需要在深刻把握人工智能發(fā)展趨勢和規(guī)律基礎(chǔ)上，從政策支持、人才培養(yǎng)、國際合作、治理框架、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等多方面發(fā)力，為推動(dòng)人類科研范式變革貢獻(xiàn)中國方案。
打造國家科研算力中樞網(wǎng)。算力是人工智能發(fā)展的核心要素之一。人工智能在各領(lǐng)域的快速應(yīng)用發(fā)展，也增加了對(duì)高算力的需求。為此，應(yīng)堅(jiān)持全國一盤棋，以“東數(shù)西算”工程為基礎(chǔ)，統(tǒng)籌推動(dòng)建設(shè)人工智能驅(qū)動(dòng)的科研創(chuàng)新聯(lián)合體。可在有條件的地區(qū)設(shè)置人工智能技術(shù)制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高量級(jí)算力自主可控，實(shí)現(xiàn)對(duì)算力和數(shù)據(jù)資源的智能調(diào)度；加強(qiáng)科研數(shù)據(jù)安全保障，在提高數(shù)據(jù)開放共享水平的同時(shí)保障數(shù)據(jù)持續(xù)處于有效保護(hù)、合法利用、有序流動(dòng)狀態(tài)；綜合運(yùn)用好科研財(cái)政、金融保險(xiǎn)、成果孵化平臺(tái)等政策支持手段，搭建國家級(jí)智能科研網(wǎng)絡(luò)體系。
建立人機(jī)協(xié)同的科研體制。人機(jī)協(xié)同將是未來科學(xué)研究的一個(gè)重要趨勢。順應(yīng)這一發(fā)展趨勢，要在國家級(jí)科研項(xiàng)目中探索引入人工智能科學(xué)家崗位，大力創(chuàng)新科研流程、科研模式和評(píng)價(jià)體系，推進(jìn)科研活動(dòng)中的人機(jī)協(xié)同，并加快推進(jìn)對(duì)人類與人工智能合作成果貢獻(xiàn)的量化評(píng)估；推進(jìn)人工智能全學(xué)段教育和全社會(huì)通識(shí)教育，培育以青年為主體的人工智能科研人才梯隊(duì)；重視科研智能化過程中對(duì)人的就業(yè)支持、工作保障和評(píng)價(jià)機(jī)制，重視在人機(jī)協(xié)同科研中堅(jiān)持人的主體地位。
發(fā)起開放合作的國際科研聯(lián)盟。開放創(chuàng)新生態(tài)能夠激發(fā)創(chuàng)新主體活力、促進(jìn)創(chuàng)新要素流動(dòng)和有機(jī)配置、改善創(chuàng)新環(huán)境及提升國家與地區(qū)的創(chuàng)新能力。以人工智能引領(lǐng)科研范式變革，要以開放包容心態(tài)融入全球科研協(xié)作浪潮，積極推進(jìn)我國先進(jìn)科技同國際科研前沿接軌。可以“數(shù)字絲綢之路”為載體，構(gòu)建逐步開放的國際科研數(shù)據(jù)公開平臺(tái)，有序向其他發(fā)展中國家開放人工智能大模型和數(shù)據(jù)共享，積極參與針對(duì)數(shù)據(jù)主權(quán)、算法責(zé)任、成果分配等的國際人工智能規(guī)則制定，打造科研國際公共品，推動(dòng)形成新型國際科研共同體。
提升人工智能科研治理能力。加快制定科研領(lǐng)域人工智能通用技術(shù)的國家標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)人工智能貢獻(xiàn)比例及學(xué)術(shù)責(zé)任承擔(dān)等問題增設(shè)相關(guān)責(zé)任條款，出臺(tái)針對(duì)人工智能科研的政策制度、應(yīng)用規(guī)范、倫理準(zhǔn)則；在數(shù)據(jù)、算法、模型等層面發(fā)布細(xì)分技術(shù)指導(dǎo)和備案規(guī)范，加快打造中國自主可控的人工智能科研工具鏈。出臺(tái)針對(duì)人工智能科研項(xiàng)目的倫理影響預(yù)評(píng)估制度，推行人工智能算法分級(jí)披露機(jī)制，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域建立全周期人工智能行為審計(jì)報(bào)告。完善應(yīng)對(duì)人工智能科研風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)監(jiān)測、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)體系，針對(duì)人工智能科研成果和應(yīng)用孵化落地實(shí)施分級(jí)“沙盒監(jiān)管”制度，允許在可控范圍進(jìn)行容錯(cuò)糾錯(cuò)，確保人工智能在科研應(yīng)用中安全、可靠、可控。
（作者單位：中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）
《 人民日?qǐng)?bào) 》（ 2025年05月23日 09 版）