AI署名论文一作，人类只能陪跑！斯坦福华人首创「AI科学家大会」

不是噱头，而是一次被精心设计的科研试验。

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。

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。

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。

除了这些规则，会议还设定了三个核心目标：

• 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、验证和伦理问题制定标准，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。

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、验证和伦理问题制定标准，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。

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。

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。

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。

「我们预计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。

从推理到验证

虚拟实验室的惊人结果

在这场会议之前，James Zou已经进行过一次引人注目的尝试。

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：

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。

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。

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。

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》。

在Zou看来，这并不是AI替代科学家的标志，而是一个重要信号：

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。

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

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。

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：

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？

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。

如果AI替代了这部分过程，科研经历算不算被「注水」？

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。

更现实的问题是，当前的学术规范严格禁止AI被列为作者——COPE、ICMJE、ACS 等权威指南都强调：

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

主导者是人类还是AI？

对James Zou来说，这场会议更像一次公开实验。

他直言：

「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——

让学术界看到AI到底能做到哪里，而不是只靠想象与炒作。

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」。

这意味着，在制度和资金支持下，「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？

或许这才是Agents4Science真正抛给我们的问题。

参考资料：

https://agents4science.stanford.edu/faq.html?utm_source=chatgpt.com

https://agents4science.stanford.edu/?utm_source=chatgpt.com