試想一下，發(fā)表一篇 SCI，只需要在手機上給 AI 下一個指令。

從研究設(shè)計、實驗執(zhí)行，到論文撰寫與投稿，整套流程由 AI 獨立完成。

更驚人的是，AI 的表現(xiàn)已經(jīng)超越人類科學(xué)家的平均水平。

全自動「AI 科學(xué)家」，正在從概念走向現(xiàn)實

2024 年，Sakana AI 和不列顛哥倫比亞大學(xué)、牛津大學(xué)等機構(gòu)，推出首個面向科研全流程自動化的系統(tǒng)——The AI Scientist。

目標(biāo)只有一個，探索科研能否被 AI 端到端自動完成。

2025 年 4 月，升級版 v2 發(fā)布，v2 減少了對人工模板和干預(yù)的依賴，能更完整地自主走完科研閉環(huán)。

圖源：Nature

整個流程大致分四步。

1、生成研究想法：批量產(chǎn)出研究方向，形成標(biāo)題、動機和實驗計劃的「研究檔案」，結(jié)合文獻檢索篩除與現(xiàn)有研究過度重復(fù)的方案。

2、執(zhí)行實驗：完成代碼生成、運行、結(jié)果記錄與可視化，甚至可以從零寫代碼，通過AI 搜索引擎持續(xù)優(yōu)化實驗路徑。

3、撰寫論文：基于實驗筆記、圖表和結(jié)果，按會議論文模板逐節(jié)生成內(nèi)容，自動補充引用，輸出完整學(xué)術(shù)手稿。

4、自動同行評審：系統(tǒng)內(nèi)置評審器，對生成論文評分，輸出優(yōu)缺點分析和接收/拒絕判斷。

AI 科學(xué)家，已經(jīng)超越人類科研水平

研究團隊把 3 篇完全由 AI 生成的論文，提交至 ICLR 2025 研討會。

組織方事先知情并同意、評審人知道部分論文可能由 AI 生成，但不知道具體是哪幾篇。

按照預(yù)先約定，無論結(jié)果如何，所有 AI 論文在評審結(jié)束后一律撤回——避免在規(guī)范尚未形成前留下正式發(fā)表先例。

結(jié)果顯示，3 篇里有 1 篇拿到了 6、7、6 的評審分，平均 6.33，高于該研討會的平均接收門檻。

這可能是首篇完全由 AI 生成、通過頂級機器學(xué)習(xí)會議研討會同行評審門檻的論文。

全球首篇 AI 生成通過會議研討會論文 圖源：Nature

那么，AI 科學(xué)家是怎么評審自己的論文？

具體流程大致是這樣：

第一步，把論文內(nèi)容喂給評審器，生成結(jié)構(gòu)化評審結(jié)果，而不是隨便輸出一段點評，里面包含分數(shù)、文字評價和最終決定。

第二步，按頂會評審模板來審，不是自由發(fā)揮，而是對齊頂級會議的評審格式與標(biāo)準(zhǔn)，把系統(tǒng)提示設(shè)成類似領(lǐng)域主席的角色，讓模型依據(jù)官方評審指南做判斷。

第三步，多次獨立評審再集成，生成 5 份獨立評審，再把這 5 份結(jié)果整合，匯成最終結(jié)論，降低單次生成的隨機性，讓結(jié)論更穩(wěn)定。

第四步，自動反思并修改，先給給模型看少量「論文-評審」案例，學(xué)會什么叫合格評審，然后寫完一個版本后再自己回頭檢查和修改。

第五步，把評審結(jié)果反過來當(dāng)作質(zhì)量控制器，自動評審器不是只給最終論文審核，還被用來比較不同模型、不同算力配置下生成論文的質(zhì)量，從而篩選更好的系統(tǒng)配置。

至于它靠不靠譜，作者拿它和真實人類評審決定做了對照。這個自動評審的平衡準(zhǔn)確率約 69%，與人類評審者相當(dāng)。

這項研究還登上了Nature。

圖源：Nature

AI 科學(xué)家進入醫(yī)學(xué)，指日可待

AI 正在逐步具備獨立完成科研閉環(huán)的能力。

如果再把視野再放大一點。

AlphaFold 已經(jīng)在蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測上大幅提升效率，自動化實驗平臺和機器人正在承擔(dān)部分實驗操作。

隨著「AI 科學(xué)家」、生物模型和實驗自動化設(shè)備逐漸打通，AI 深入生物醫(yī)藥研發(fā)，幾乎只是時間問題。

圖源：社交媒體

那人類還剩什么？

至少在可見的未來，更現(xiàn)實的情況是，AI 負責(zé)高強度、可流程化的執(zhí)行，人類負責(zé)提出關(guān)鍵問題、設(shè)定邊界、核驗結(jié)果，對最終結(jié)論承擔(dān)責(zé)任。

AI 也許會越來越像「科研執(zhí)行者」。

但研究是否值得做、結(jié)論是否可信、成果是否應(yīng)被采用——這些判斷，短期內(nèi)仍然只能由人來做。

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