科学研究的核心在于严谨的推理过程，科学家不仅要掌握现有知识，更要具备提出假设、验证假设并跨领域整合思维的能力。随着人工智能技术的快速发展，如何系统评估AI模型在科学探索中的深度推理水平，已成为科技界关注的焦点。近期，科研团队推出了一项名为FrontierScience的专项评估体系，专门针对物理、化学、生物等基础学科设计，旨在量化AI模型在专家级科学推理任务中的表现。
在人工智能发展历程中，多个里程碑事件引发关注。部分先进模型在国际数学奥林匹克竞赛和信息学奥林匹克竞赛中展现出接近人类顶尖选手的解题能力，更有GPT-5等系统被应用于真实科研场景。研究人员利用这些工具进行跨学科文献检索、复杂数学推导等工作，将原本需要数天甚至数周的研究周期压缩至数小时，显著提升了科研效率。这种技术赋能正在重塑传统科研模式，但同时也暴露出AI在科学思维中的局限性。
FrontierScience评估体系包含两大核心模块：奥林匹克版聚焦于标准化科学竞赛中的推理挑战，研究版则模拟真实科研场景中的问题解决过程。该基准收录了数百道经学科专家严格审核的难题，涵盖从基础理论推导到跨学科综合应用的多维度测试。初步测试数据显示，GPT-5.2在两个模块中均取得领先成绩，其中奥林匹克模块得分率达77%，研究模块得分率为25%。这一结果既印证了AI在结构化推理任务中的优势，也反映出其在开放式思维领域的不足。
当前AI辅助科研仍存在明显边界。尽管模型能够高效处理文献分析、数据计算等标准化环节，但在研究问题的定义、假设验证方向等需要创造性思维的环节，仍需人类科研人员主导决策。这种"人机协作"模式既发挥了AI的计算优势，又保留了人类科学家的判断力。研究团队表示，后续将通过持续优化评估维度、扩展学科覆盖范围等方式，推动FrontierScience成为衡量AI科学能力的权威标准，助力人工智能真正融入科学发现的全流程。
重点聚焦：
• 新推出的FrontierScience基准构建了科学推理能力的量化评估框架
• GPT-5.2在标准化测试中表现优异，但开放式思维仍需突破
• AI技术正在改变科研工作模式，人机协作成为主流趋势
