探索
像人类一样灵活抓取，机器人咋做到的？
近日，由北京大学人工智慧研究院、北京大学武汉人工智慧研究院、北京通用人工智慧研究院、北京大学工学院等联合组成的科研团队露了一“手”。他们成功开发国际首个并且具备全手高分辨率触觉
2024年春的联合一天，美国斯坦福大学病理学家托马斯·蒙廷开启了一场前所未有的科学“实验室会议”——与6位由人工智慧（AI）驱动的“虚拟科学家”共商阿尔茨海默病的治疗方针。这些AI被赋予不同的家重专业角色，从神经科学家到药物化学家，塑科在几分钟内展开多轮探讨，研协最后生成了一份长达一万多字的作方xm外汇官网入口会议纪要。这场看似科幻的联合情景，其实是科学一个新兴动向的缩影：以多智慧体语言模型组成“AI科研团队”，模拟真实研究协作流程，家重帮助科学家节省时间、塑科完善假设，研协甚至激发新的作方科学灵感。开发者称这种平台为“联合科学家”。联合
多家机构打造“虚拟实验室”
今年2月，科学xm外汇平台官网谷歌旗下“深度思维”公司推出了一款名为“AI联合科学家”的家重软件。该软件由6个AI代理组成，分别主管想法生成、反思或批评、概念演进、去重、排序和总结审稿，均由谷歌的Gemini 2.0模型驱动。这套平台是谷歌生物医学AI研究工作的延伸。在一项早期测试中，该平台在两天内就处理了困扰科学家十多年的科学谜题。
美国斯坦福大学也在去年11月推出了“虚拟实验室”平台，蒙廷试用的xm外汇平台官网登录正是这个平台。技术资讯Freethink网站报导称，目前，该平台以OpenAI的GPT-4o为根本，默认配备“首席研究员”和“观点者”两个角色，读者可自由添加更多代理并设定他们的专业领域，快速生成模拟会议记录。
在中国，上海人工智慧实验室的研究团队也在开发虚拟科学家平台，名为“VirSci”，专注于模拟科学家团队的协作流程，以促进科研创新。
英国《自然》杂志报导称，这些平台所用的大型语言模型（LLM）不仅仅是在“你一言我一语”地交换观点，它们还具备联网检索数据、落实代码、调用专业软件等作用，属于一种“代理式AI”平台。这一术语目前尚不严格，但一般指LLM在一定程度上能自主承担使命。美国阿贡政府实验室的计算机科学家里克·史蒂文斯表示，多个AI代理协同作战，可连续数小时专注于处理复杂科学难题，不会走神，也不会疲惫。
AI科研团队是否靠谱
那么难题来了：这些AI之间的对话，像是一屋子的诺贝尔奖得主，还是一群本科生？它们的想法是天方夜谭、空洞无趣，还是令人振奋、值得深挖？
现阶段的AI代理平台确实存在“幻觉”难题，即生成错误或虚构的数据。但芝加哥大学计算机科学家史蒂文斯表示，通过引入“观点者”或“评审者”的角色，平台往往能有效筛除不合理素材，提高整体可靠性。他还认为，即便是“幻觉”，在头脑风暴场景下也可能激发出意想不到的创意，前提是有学者把关。
现有研究也发现，多代理协作确实优于单一AI。以GPT-4o为例，斯坦福大学团队发现，若在对话中加入一名“观点者”，该模型在研究生水平的科学测试中的表现会提高几个百分点，在实际科研软件中的回答也更加精准，例如在放射治疗计划设计方面更具逻辑。
谷歌也曾对其联合科学家平台展开评估，结论呈现，人类学者更倾向于由多个AI协作生成的回答，认为其更具新意和科研潜力。
关于多少名AI代理、几轮交流最为有效，科学界也目前寻找答案。上海人工智慧实验室计算机科学家董楠卿等人开发VirSci平台时发现，最佳创造力出现在“8个代理人×每人5轮发言”的配置下。而斯坦福大学的斯旺森则表示，超过3个学者后输出常常变得冗余，3轮之后平台也容易跑题。
AI的点子到底有多新
谷歌在公布其联合科学家平台时表示，该平台帮助研究者倡导了“新颖的预测”。例如，斯坦福大学的加里·佩尔茨用谷歌的“AI联合科学家”平台寻找治疗肝纤维化的新药时，AI团队在解读根源数据后倡导3种药物提议，其中2种在实验中呈现出疗效，反而优于他自己挑选的计划。但并且，一些科学家则认为这些提议其实“谈不上什么新意”。
类似的争议也出现在帝国理工学院微生物学家何塞·佩纳德斯团队测试谷歌平台时。AI在阅读根源文献后，倡导了一种未见于任何文献的新假设：移动遗传元件可“跨细胞偷取”噬菌体尾部。这一观点挑战主流，却与该团队通过未曝光实验得出的结论一致。佩纳德斯认为，尽管AI只是把已有数据作了一个“显而易见”的推理，但其本身就是科学进步。
《自然》杂志表示，这类AI平台目前更像是一种科研助理：它们通过总结资料、激发灵感、倡导新角度或查漏补缺，帮助研究者节省时间，提高效率。但是否能催生真正颠覆性的想法，还需长期验证。
目前，这类多智慧体语言模型平台尚未以大众化、便捷的方法普遍供给。但研究人员普遍认为，AI联合科学家终将成为科研日常的一部分，就像查找引擎一样，不过这并不意味着它能取代人类。史蒂文斯提醒，如果年轻科研人员过度依赖AI，可能会损害其自主思考和学习水平。西班牙癌症研究者巴里加也表示，过度依赖AI，就如同把思考流程“外包”，而那正是科研中最有趣的部分。
