在2025年度的世界人工智能大会上，阿里巴巴集团展示了其最新的通义大模型，吸引了众多目光。一幅展示现场的照片记录下这一时刻，画面中，观众与展台前的大模型互动，科技氛围浓厚。
近期，科学界迎来了一项令人瞩目的进展。英国帝国理工学院的微生物学家何塞·佩纳德斯经过长达十年的研究，揭示了一种前所未有的细菌基因传播机制：超级细菌通过借鉴病毒尾部结构实现进化。然而，就在今年2月，谷歌推出的“AI联合科学家”在短短48小时内就验证了这一未发表成果，并提出了一系列科学假设，甚至触及佩纳德斯未曾考虑的研究方向。这一事件不仅凸显了AI在科研领域的巨大潜力，也让佩纳德斯感叹，如果能早些借助AI，或许能节省数年时间。
所谓的“AI科学家”，并非实体机器人，而是基于大语言模型、具备专业知识的智能体，能够自主提出科学猜想和设计研究方案。随着大模型推理能力的飞速提升，以及大数据和算力的进步，AI科学家正逐步从理论走向实践，模拟人类科学家的研究流程，包括讨论、文献分析、假设生成、实验设计等，甚至还能进行“头脑风暴”，产生超越个体的“群体智能”。
AI科学家的出现，不仅提升了科研效率，更预示着科研范式的深刻变革。全球科研机构正竞相开发各具特色的AI科学家系统，主要分为两类：一类是辅助人类科学家的“科研助手”，为人类提供跨学科知识和研究思路。例如，美国斯坦福大学的“虚拟实验室”系统，能组建跨学科AI科学家团队，助力人类科学家。该系统曾成功辅助设计92款抗病毒纳米抗体，相关成果发表于《自然》杂志。另一类则致力于打造一个完全自主的科学发现系统，依靠多个智能体的协作解决复杂科学问题，人类科学家主要负责提出目标和验证结果。今年，日本“鱼AI”公司开源的AI科学家系统，实现了从提出构想到撰写论文的全过程自主科研，其产出的计算机科学论文已通过国际顶级会议的评审。
我国也在积极推进AI科学家系统的构建。上海人工智能实验室联合多家单位，发布了多智能体科学社群模拟系统“虚拟科学家”，用于研究科技创新规律。同时，还发布了生物育种领域的自主科学发现系统“丰登·基因科学家”，该系统已帮助科研人员在主粮作物中发现并证实数十个新基因功能。
尽管AI科学家取得了显著进展，但仍面临可靠可控、人机关系、科研伦理和合规监管等多方面挑战。科学界关于AI对人类影响的讨论也在持续。然而，不可否认的是，人类社会正加速迈向通用人工智能时代。未来，AI科学家有望与机器人和传感器结合，实现从假设提出到实验验证的全自主科学发现闭环。
