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但实际上，
新智元报道
大家常常忽略的是，
编辑：倾倾
事实上，
【新智元导读】AI写论文早就不稀奇了，可如今，它甚至能提出实验方案，设计出能被验证的分子。今年10月，AI将更进一步，走上学术舞台。在一场名为Agents4Science的会议上，它不仅要当第一作者、评审，还要亲自上台报告。这不只是一次会议，更像是一场公开的实验。
去年，斯坦福学者James Zou搭建了一个「虚拟实验室」。
XM外汇快讯：
五个AI科学家，分工协作，最终提出了纳米抗体方案。
XM外汇行业评论：
实验验证有效，还登上了《Nature》。
如今，他又有了一个更激进的尝试——Agents4Science大会。
必须指出的是，
这一次，AI不再只是幕后助手，而是要当第一作者、审稿人，甚至报告人。
说出来你可能不信，
AI登上学术舞台
综上所述，
一场前所未有的会议
今年10月，这场名为Agents4Science的线上学术会议即将开幕。
XM外汇消息：
不是噱头，而是一次被精心设计的科研试验。
XM外汇快讯：
主办方明确规定，所有论文都必须由AI担任第一作者，人类研究者只能作为顾问，并且要在文稿里披露双方的分工。
不妨想一想，
提交的研究也有限制：只接受AI主导的计算型成果，那些严重依赖湿实验的数据不会被接收。
换个角度来看，
评审环节同样大胆：初审由多个不同模型的AI互相打分，最后才交由人类专家委员会终审。
所有评审意见以及所用模型的信息都会对外公开。
主办方甚至计划在会后发布一份元分析，系统评估AI在写作和审稿中到底能走多远。
根据公开数据显示，
除了这些规则，会议还设定了三个核心目标：
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探测边界（Inquiry）：在公开透明的环境里，检验AI在科研发现中的真正潜力与局限。
事实上，
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建立规范（Establishing norms）：为署名、验证和伦理难点制定标准，让学术界提前做好准备。
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提升透明度（Transparency）：要求全面披露AI的参与情况，并将提示词和评审意见作为开放资源，让外界清晰看到AI的角色。
探测边界（Inquiry）：在公开透明的环境里，检验AI在科研发现中的真正潜力与局限。
建立规范（Establishing norms）：为署名、验证和伦理难点制定标准，让学术界提前做好准备。
提升透明度（Transparency）：要求全面披露AI的参与情况，并将提示词和评审意见作为开放资源，让外界清晰看到AI的角色。
需要注意的是，
从署名到评审，再到最后的展示，AI被推上了学术舞台的每一个关键环节。
这一切背后，都指向同一个人——James Zou。
概括一下，
他是斯坦福大学的计算机科学家，长期研究人机协作。
去年，他曾搭建过一个「虚拟实验室」，最终在顶级期刊上发表成果。
XM外汇财经新闻：
作为会议主席之一，Zou表示会议将公开所有提交的论文和评论，以便研究人员和审稿人能够透明地研究AI的优势和局限性。
「大家预计AI会犯错误，公开研究这些错误将非常有启发性！」
不少网友也纷纷表示期待和愿意为这次史无前例的学术会议投稿。
然而，
从推理到验证
虚拟实验室的惊人结果
需要注意的是，
在这场会议之前，James Zou已经进行过一次引人注目的尝试。
然而，
他搭建了一个「虚拟实验室」，这个实验室由五个专精不同方向的AI智能体组成：
XM外汇报导：
有人负责免疫学，有人专攻计算生物学，还有人扮演实验室的负责人。
这些AI科学家被赋予同一个研究目标——寻找新冠治疗方案。
XM外汇资讯：
经过多轮讨论与推演，它们最终将注意力集中在「纳米抗体」这一方向上。
简要回顾一下，
理由听起来出乎意料：由于计算资源有限，体积更小的纳米抗体比常规分子更适合在模拟中高效生成和筛选。
XM外汇用户评价：
结果证明，这一推理并非空想。
Zou的团队随后对AI设计出的候选分子进行了验证，发现它们确实能够结合新冠病毒的关键靶点，相关成果最终发表于《Nature》。
XM外汇财经新闻：
在Zou看来，这并不是AI替代科学家的标志，而是一个关键信号：
XM外汇行业评论：
AI能够像科研团队一样分工协作，提出方案并自洽地解释理由。
简而言之，
虚拟实验室团队会议摘录，具有独特角色的AI智能体在会议上讨论抗体项目
值得注意的是，
但事实上，AI能在虚拟环境里预测蛋白质结构、模拟分子结合、筛选材料晶格，却无法真正走入实验室，更不会知道反应结果是否危险。
至于灵光一现的「洞察力」，AI更是缺乏。
也就是说，AI更像是一个实验员，把几千条路线尝试一遍后，再把最有把握的交给人类。
来自XM外汇官网：
怀疑的声音
洞察力与责任归属之争
AI实验的故事听上去精彩，但不是所有科学家都买账。
耶鲁大学的Lisa Messeri就提出质疑：
更重要的是，
AI或许能在数据中找出规律，却缺乏真正的「洞察力跳跃」。
如果科研只是机械的推理，那么创新性的突破从何而来？
可能你也遇到过，
普林斯顿大学的认知科学家Molly Crockett则担心另一件事：
过度依赖AI，是否会让年轻科研人员失去最宝贵的训练机会？
实验失败、思路受挫、反复试错，这些本是科研成长的必经之路。
很多人不知道，
如果AI替代了这部分过程，科研经历算不算被「注水」？
尽管如此，
他主张让更多学科专家参与到实践之中，深思熟虑后设计出实验，最后再让AI审查。
更现实的难点是，当前的学术规范严格禁止AI被列为作者——COPE、ICMJE、AR XM外汇开户 03;CS 等权威指南都强调：
很多人不知道，
AI无权承担准确性与伦理责任，所有科研最终仍由人类负责。
这样看来，场大会不仅是一次技术试验，更是在挑战学术界的制度红线。
下一步
说出来你可能不信，
主导者是人类还是AI？
XM外汇认为：
对James Zou来说，这场会议更像一次公开实验。
来自XM外汇官网：
他直言：
说出来你可能不信，
「也许AI会带来惊人的发现，也可能只是一些有趣的错误。」
无论结果如何，他想要的是真实数据——
然而，
让学术界看到AI到底能做到哪里，而不是只靠想象与炒作。
反过来看，
同时，美国政府已经在AI行动计划中提出，要投资「自动化云实验室」。
换个角度来看，
这意味着，在制度和资金适配下，「AI科学家」或许会越来越多地介入科研流程。
如果未来科研方向越来越多地由AI主导，人类会是它的合作伙伴，还是实验室里的助手？
容易被误解的是，
或许这才是Agents4Science真正抛给大家的难点。
不妨想一想，
参考资料：
XM外汇行业评论：
https://agents4science.stanford.edu/faq.html?utm_source=chatgpt.com
XM外汇用户评价：
https://agents4science.stanford.edu/?utm_source=chatgpt.com
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