据美国CNBC最新报道，Hugging Face联合创始人托马斯·沃尔夫近日对当前人工智能模型的科学突破潜力提出质疑。他认为，以OpenAI等机构开发的AI系统，短期内难以实现类似"诺贝尔奖级别"的原创性科学发现。
沃尔夫指出，现有聊天机器人存在两个根本性缺陷。其一，这类系统倾向于迎合用户观点，例如在回答提问时会刻意夸赞问题质量，而非提供客观分析。其二，其技术架构本质上是基于"预测下一个最可能出现的词汇"的统计模型，这与科学探索所需的创新性思维存在本质差异。
"真正的科学突破需要逆向思维和质疑精神，"沃尔夫强调，"科学家不会满足于预测最可能的结果，而是致力于发现那些看似不可能却真实存在的新现象。"他特别提到，当前AI系统缺乏这种探索未知领域的核心能力。
这一观点源于沃尔夫对Anthropic首席执行官阿莫迪文章的深入思考。阿莫迪曾预言AI技术可能将生物学和医学领域50-100年的研究进程压缩至5-10年内完成。但沃尔夫认为，以现有技术架构，这种跨越式发展难以实现。
尽管如此，沃尔夫也承认AI在科研辅助方面的实用价值。他以谷歌DeepMind开发的AlphaFold为例，该系统已能高效预测蛋白质结构，为新药研发提供了有力支持。在他看来，当前AI技术更适合作为科学家的智能助手，帮助处理重复性工作并激发创新灵感。
