《Conjecture Machines》: AI 智能体与科学研究的新验证瓶颈

摘要

过去一年，AI 智能体改变了编程的含义，科学研究可能成为下一个被改变的领域。Google DeepMind 与 10 位研究员和工程师对谈，探讨接下来会发生什么；最迫切的问题是如何验证即将到来的 AI 生成想法，并让科学家用上智能体、让数据集适配智能体、让同行评议维持运转。帝国理工学院微生物学家 José Penadés 团队花了近十年研究一族超级细菌如何传播抗生素耐药性，成果未发表。2024 年他将问题交给 Google DeepMind 的 Co-Scientist，两天内得到 5 个按优先级排序的解释，排第一的正是其团队苦心证明的假说：某些超级细菌从病毒处获得尾巴，当作“钥匙”跨越宿主物种。他一度怀疑电脑被入侵，写信给 Google 核实，确认没有“偷看”。