一位哲學家認為，為什麼人工智能不能使科學自動化
特朗普政府於 2025 年 11 月 24 日簽署了一項行政命令，宣布了“創世紀任務”，這是一項在聯邦科學數據集上構建和訓練一系列人工智能代理的計劃，“以測試新假設、自動化研究工作流程並加速科學突破。”到目前為止，這些所謂的人工智能科學家的成就好壞參半。一方面，人工智能係統可以處理大量數據集並檢測人類無法檢測到的微妙相關性。另一方面，它們缺乏常識推理可能會導致不切實際或不相關的實驗建議。雖然人工智能可以協助完成屬於科學過程一部分的任務，但它離科學自動化還很遠——而且可能永遠無法實現。作為一名研究科學歷史和概念基礎的哲學家，我認為人工智能係統可以在沒有人類的情況下甚至比人類更好地“做科學”這一想法存在一些問題。人工智能模型只能向人類科學家學習人工智能模型不能直接從現實世界學習：它們必須由人類設計者“告訴”世界是什麼樣子。如果沒有人類科學家監督模型運行的數字“世界”（即用於訓練和測試其算法的數據集）的構建，人工智能所帶來的突破就不可能實現。考慮一下人工智能模型 AlphaFold。其開發者因其模型推斷人類細胞蛋白質結構的能力而獲得 2024 年諾貝爾化學獎。由於許多生物功能都依賴於蛋白質，因此快速生成蛋白質結構以通過模擬進行測試的能力有可能加速藥物設計、追踪疾病如何發展並推進生物醫學研究的其他領域。然而，儘管它可能很實用，但像 AlphaFold 這樣的人工智能係統本身並不能提供有關蛋白質、疾病或更有效藥物的新知識。它只是使更有效地分析現有信息成為可能。
已发布: 2026-01-23 12:00:00
