让学生审问科研AI: AutoDiscovery走进华盛顿大学材料课堂

摘要

在华盛顿大学的课堂上，材料科学与工程教学副教授Luna Yue Huang通过GenAI for Science: Ai2–UW Materials Challenge，引导学生以批判眼光使用科研AI代理AutoDiscovery。该工具分析数据、提出假设、运行实验，并按贝叶斯意外度（模型预测与数据结果的差距）排序结果。25支队伍提交数据集与研究问题，其中10支入选，学生需核验证据、比对已发表研究，判断结果究竟是真发现、巧合还是数据问题。例如锂离子电池老化项目发现，周期性诊断测试本身或会加速电池衰减；但这只是数据中的相关性而非因果证明，确认它还需开展对照实验。AutoDiscovery的表现差异明显，有时能带来学生原本不会探索的线索。