Google Deepmind报告：把控赋予科学发现全新机遇的人工智能，迎接科学发现黄金时代

Google Deepmind近日发布报告A new golden age of discovery—Seizing the AI for Science opportunity（《把控赋予科学发现全新机遇的人工智能，迎接科学发现黄金时代》）。该报告以极其详尽的方式探讨了AI（人工智能）在科学研究中的潜力，详细阐述了AI如何推动科学领域的变革、其实现路径、潜在风险以及政策建议。

报告作者为Conor Griffin, Don Wallace, Juan Mateos-Garcia, Hanna Schieve, Pushmeet Kohli。

一、AI对科学的机遇（Opportunities）

AI在科学中的应用可以被划分为五大具体方向，每个方向都有详细的应用场景和案例支持：

1. 知识处理（Transform Knowledge）

• 问题背景：科学知识的增长速度呈指数级，传统的知识传播和处理方式难以满足需求。这导致科学家需要耗费大量时间去理解和归纳已有研究，从而降低了创新效率。
• AI解决方案：利用大型语言模型（LLMs）合成和筛选文献，例如DeepMind的Gemini LLM可以在一天内处理20万篇论文，提取关键信息并填充数据集。
• 未来创新：
  • 优化LLM模型以适应科学语境，例如通过增加对长上下文窗口的支持来更好地理解复杂论文。
  • 打造互动式论文或音频指南，使研究成果的传播更加直观。

2. 数据生成与注释（Data Generation, Extraction, Annotation）

• 问题背景：尽管科学领域数据呈爆炸式增长，但多数数据仍存在噪声大、不完整或难以使用的问题。
• AI应用案例：
  • 在蛋白质研究中，AlphaFold数据库通过预测蛋白质功能，极大地补充了UniProt等生物信息数据库。
  • 在生态领域，通过AI识别和注释动物声音，将非结构化数据转化为可用的结构化数据。
• 扩展潜力：
  • AI合成科学数据：例如，AlphaProteo结合100万AI生成的蛋白质结构，拓展了结构预测的边界。
  • 大规模的实验数据管理：通过创新性方法将实验过程中产生的副数据纳入系统性存储。

3. 实验模拟与加速（Simulate and Accelerate Experiments）

• 挑战：复杂实验需要高昂的时间和资源投入。例如聚变实验，建造反应堆设施本身需要数十年。
• AI的作用：
  • 使用强化学习（RL）技术模拟聚变反应堆中的等离子体形态，如DeepMind与瑞士洛桑联邦理工学院合作开发的等离子体控制模拟器。
  • 在基因研究中，AlphaMissense通过分类71亿种可能的基因突变，帮助科学家聚焦于高风险突变，大幅节省实验资源。
• 跨领域扩展：AI还可应用于粒子加速器、引力波探测器及其他昂贵的科学设施。

4. 复杂系统建模（Model Complex Systems）

• 背景：传统的数学建模难以捕捉诸如生物、天气和经济系统中的复杂相互作用。
• AI优势：
  • 深度学习模型在天气预测中已经显著超越了传统方法，不仅预测精度更高，且能有效减少计算成本。
  • 在经济学中，基于生成模型的代理可以在更动态的环境中自我学习，模拟不同政策对市场的影响。
• 长远愿景：通过数据驱动的建模方式，AI可以进一步补充或融合传统物理模型。

5. 问题求解（Solutions to Large Search Spaces）

• 现状与挑战：许多科学问题（如分子设计）具有极大的搜索空间，仅凭传统方法难以全面探索最佳解决方案。
• AI能力提升：
  • AlphaProof和AlphaGeometry等系统能够生成和验证数学证明，在国际数学奥林匹克（IMO）中解决了四个高难度问题。
  • 在药物设计领域，AI通过优化分子排列显著缩短药物筛选时间。
• 潜力拓展：AI可以利用生成模型在巨大的解空间中快速定位具有高潜力的解决方案。

二、实现AI科学的关键要素（Ingredients for Success）

报告提出了“AI科学生产函数”（AI for Science Production Function），涵盖从问题选择到技术采纳的九大核心要素：

1. 问题选择（Problem Selection）

• 目标：科学家应优先选择能够带来根本性突破的问题，如蛋白质折叠预测。
• 关键特性：
  • 问题需具备大规模搜索空间、丰富的数据资源以及明确的性能衡量指标。
  • 适度的难度设置，确保能通过中间成果持续激励研究团队。

2. 评估方法（Evaluations）

• 实践案例：如天气预测模型在初期使用有限变量的性能指标，后续扩展到超过1300项指标的全面评估。
• 社区驱动：像CASP蛋白质预测竞赛这样的社区基准测试，有助于推动领域内的透明性与公信力。

3. 计算资源（Compute）

• 资源分配挑战：AI模型训练耗费大量算力，需与环境可持续性进行权衡。
• 应对策略：
  • 提高硬件效率，如模型压缩技术。
  • 政府应支持计算基础设施建设并提升相关技能培训。

4. 数据管理（Data Infrastructure）

• 模式建议：自上而下和自下而上两种数据生成模式需互补。
• 典型案例：
  • Materials Project推动无机材料数据库建设。
  • gnomAD基因组变异数据库为基因研究提供高质量数据支撑。

5. 组织设计（Organizational Design）

• 平衡创新与执行：需要结合自上而下的战略规划与自下而上的研究灵活性。
• 示范案例：DeepMind通过“探索-利用”阶段的迭代切换，优化了AlphaFold的开发流程。

6. 跨学科合作（Interdisciplinarity）

• 背景与挑战：科学问题的复杂性要求多学科合作，但学科壁垒和资助导向限制了协作深度。
• 应对措施：
  • 鼓励学科交叉人才。
  • 在团队内建立长期合作文化。

7. 技术采纳（Adoption）

• 成功案例：AlphaFold的开源策略和用户友好界面显著提升了其在科学界的使用率。
• 进一步扩展：开发不同行业的定制化解决方案，例如专注于临床医学的Med-Gemini。

8. 合作伙伴关系（Partnerships）

• 公私合作：如DeepMind与Francis Crick研究所联合测试AI设计的蛋白质。
• 关键因素：明确合作目标，协调产出权利分配，最大化合作价值。

9. 安全与责任（Safety & Responsibility）

• AI安全评估：从伦理和风险评估入手，建立新的双用途能力评估方法。
• 社区层面努力：推动行业标准和开放对话，减少AI可能带来的负面影响。

三、AI对科学的潜在风险（Risks）

AI带来的风险被分为五大方面：

1. 创造力的影响（Creativity）

• 担忧：AI可能压制科学家的直觉和非正统探索，导致创新趋同化。
• 应对策略：
  • 定制AI以激发个性化的研究灵感。
  • 探索AI的插值、外推及发明能力。

2. 科学可靠性（Reliability）

• 问题：AI生成结果的偏差可能影响科学结论的可信度。
• 解决方案：开发更透明的AI模型解释机制和误差评估指标。

3. 理解力（Understanding）

• 潜在影响：科学家可能对复杂系统的理解依赖于AI输出而变得肤浅。
• 解决方案：AI辅助应注重培养科学家的直觉和分析能力。

4. 公平性（Equity）

• 挑战：AI模型可能加剧现有的不平等现象，例如训练数据的偏见。
• 建议：优化数据来源，增加多样化的科学家群体。

5. 环境影响（Environment）

• 双刃剑：AI计算需求较高，但也可能通过优化能源使用和预测气候变化带来长期益处。

四、政策建议（Policy Responses）

报告提出四项政策建议以推动AI在科学中的健康发展：

1. 制定全面的AI科学发展战略。
2. 提供长期资金支持新型科研机构。
3. 推动开放的社区评估机制。
4. 促进国际合作与多领域协同。