远见 ： 人工智能在科学过程中的使用和影响

人工智能在科学过程中的使用和影响

方法

• 过程: 本报告基于对1,034个欧洲研究委员会（ERC）受资助者（共1,046个项目）的调查，涵盖物理科学与工程、生命科学、社会科学与人文科学等领域。
• 应用: 调查聚焦于AI在科学研究中的实际应用，包括数据分析、模型开发、实验设计、写作和编辑等多个方面。
• 挑战: 调查还探讨了2030年前AI在科学研究中的机会与风险，以及生成式AI（如大型语言模型）的潜在影响。

主要发现

1. 当前使用

   • 广泛使用: 2023年调查表明，全球科学家在研究中使用AI的比例从2020年的12%上升至2021年的16%。
   • 应用领域:
     • 生命科学: 使用AI分析基因组、表观基因组和转录组数据，进行临床应用模拟和模型开发。
     • 物理科学与工程: AI用于数据分析、模拟、工程控制和复杂系统管理。
     • 社会科学与人文科学: 通过自然语言处理和大型语言模型进行文本分析和数据挖掘。

2. 未来发展趋势

   • 角色: AI将作为辅助工具，加速科学研究，模糊定量与定性研究的界限。
   • 应用: 数据分析、模式识别、模拟设计、实验优化、写作辅助等。
   • 合作: 人类科学家与AI的合作将成为主流，而非AI独立运行。

3. 机会与挑战

   • 机会:
     • 加速科学进程: 缩短文献检索、数据分析、实验设计时间。
     • 跨学科合作: 促进知识共享和多学科合作。
     • 解决社会挑战: 推动应对气候变化、抗微生物耐药性等问题。
   • 挑战:
     • 透明度和可复制性: AI模型的“黑箱”问题。
     • 伦理问题: 数据偏见、隐私保护、算法公平性。
     • 资源集中: 全球玩家和非欧盟国家在AI资源的集中控制。

4. 生成式AI

   • 优点: 提高生产力、文献回顾、语言翻译、多语言文档访问。
   • 风险: 滥用风险、数据偏见、伦理问题。

结论

AI在科学研究中的广泛应用和潜在影响正受到广泛关注。虽然AI提供了许多机会，但也带来了伦理和技术挑战。未来的研究将继续探讨如何有效利用AI，同时确保其在科学研究中的可靠性和安全性。