譯者 | 涂承燁
審校 | 重樓
人工智能（AI）正在快速發展，其應用已遍布到醫療、金融、教育和娛樂等行業，而最令人興奮的領域之一便是科學研究。AI 處理海量數據、識別復雜模式并做出預測的能力，正在加速科學發現的步伐。這引發了一個有趣的問題：AI 能否像人類科學家一樣跳出思維定式，提出真正新穎的想法？要探討這一點，我們必須審視 AI 目前在科學發現中的使用方式，以及它是否真的能產生原創性思想。
AI 在科學發現中日益增長的作用
AI 在藥物研發、基因組學、材料科學、氣候研究和天文學等多個科學領域取得了重大進展。通過處理人類無法應對的龐大數據集，AI 在識別潛在藥物候選分子、模擬氣候變化甚至提出關于宇宙的新理論方面發揮了關鍵作用。
例如，麻省理工學院的研究人員利用 AI 在數天內發現了一種針對耐藥細菌的新型抗生素。在生物學領域，DeepMind 的 AlphaFold 解決了蛋白質折疊問題，預測出對藥物開發至關重要的三維蛋白質結構。在材料科學中，像 GNoME 這樣的 AI 模型預測了數百萬種可能重新定義電池和太陽能電池技術的新晶體。AI 還在物理學領域通過提出建模物理現象的新方法，并在天文學中協助發現系外行星和引力透鏡。在氣候科學領域，AI 提升了氣候預測能力并幫助模擬極端天氣事件。
AI 能跳出思維定式嗎？
盡管 AI 對科學發現的貢獻是不可否認的，但問題依然存在：它能否真正跳出思維定式？人類的科學進步往往依賴直覺、創造力和挑戰現有范式的勇氣。這些突破通常來自愿意超越傳統思維的科學家。
然而，AI 是由數據驅動的。它根據輸入的信息分析模式并預測結果，但不具備 人類所擁有的想象力和抽象思維能力。從這個意義上說，AI 的創造力與人類的創造力不同。AI 在其數據和算法的約束下運作，這限制了它進行真正創造性、跳出定式思考的能力。
不過，情況可能更復雜。AI 已證明它可以生成人類科學家未曾想到的新假設，提出創新解決方案，甚至在某些領域挑戰既有知識。例如，機器學習模型被用于創造新型化合物和設計人類未曾考慮過的材料。在某些情況下，這些發現帶來了人類研究者難以獨立實現的突破。
支持 AI 創造力的論點
支持者認為，AI 通過提出對人類研究者不顯而易見的想法，展現了創造力。例如，AlphaFold使用一種新穎的深度學習架構解決了困擾科學家數十年的蛋白質折疊難題。同樣，谷歌的 Gemini 2.0 驅動型 AI 被用于生成原創假設和研究提案，幫助科學家跨越不同學科之間的鴻溝。芝加哥大學的一項研究 表明，AI 可以生成“外星”假設-人類可能無法想到的創新觀點，從而拓展科學探索的邊界。這些例子表明，AI 有可能通過提出新穎構想來跳出思維定式。
反對 AI 創造力的論點
批評者認為，AI 的根本局限在于它依賴現有知識和數據集。它的工作更像是填補數據空白，而非質疑現有假設。批評者認為，AI 的創造力受限于其訓練數據，因此無法實現真正革命性的發現。
著名 AI 專家托馬斯·沃爾夫指出，真正的創新-例如愛因斯坦的構想，需要提出全新問題并挑戰傳統智慧。盡管經過大量訓練，大型語言模型（LLM）和其他 AI 系統仍未展現出產生真正新穎洞見的能力。因此，AI 更多被視為高效的學習工具，而非能夠突破既有科學范式的真正思考者。
此外，AI 缺乏驅動創造性突破的人類特質，如直覺、情感和意外發現的偶然性。AI 在預定義算法下運作，依賴邏輯和系統化流程。根據《企業家》雜志，這種算法驅動的方式與人類創造力不可預測、自發性的本質截然不同。ScienceDirect 的一篇論文 也認為，AI 生成的創造力看似創新，但無法提供與人類創造力同等深度的洞察。
綜合分析與啟示
盡管 AI 在某些方面確實能跳出思維定式，尤其是在識別模式和提出新解決方案時。但它與人類創造力的區別在于其依賴數據驅動分析，而非直覺或生活經驗。AI 在科學發現中的角色更應被理解為人類科學家的合作伙伴，而非替代者。
帝國理工學院商學院的研究表明，AI 可以補充傳統科學方法，幫助揭示新原理并解決研究效率下降的問題。同樣，凱洛格商學院的研究者發現，AI 能對多個科學領域產生積極影響，但強調培訓和跨學科合作對充分釋放 AI 潛力至關重要。
科學領域的重大進步很可能來自人類創造力與 AI 分析能力的結合。兩者協作可以加速突破，并帶來我們目前難以想象的發現。
核心結論
AI 正通過加速發現和引入新思維方式改變科學研究。盡管 AI 已展現出生成假設和識別新模式的能力，但它尚無法像人類一樣跳出思維定式。截至 2025 年，持續發展表明 AI 對科學的影響將繼續擴大。然而，必須確保 AI 支持而非取代人類努力，同時關注透明度、驗證和倫理整合。通過與人類創造力協作，AI 可以推動科學進步，并為探索開辟新道路。
譯者介紹
涂承燁，51CTO社區編輯，具有15年以上的開發、項目管理、咨詢設計等經驗，獲得信息系統項目管理師、信息系統監理師、PMP，CSPM-2等認證。
原文標題：The Rise of AI in Scientific Discoveries: Can AI Truly Think Outside the Box?，作者：Dr. Tehseen Zia
