研發領域正在經歷一場巨大的變革。去年，數學家們通過與 AI 的協作，成功解決了一個此前難以攻克的數學難題。隨後，賓夕法尼亞大學的研究人員利用人工智慧發現了近百萬種新型抗生素。這些並非孤立事件，而是科學發現方式發生根本性轉變的標誌。
"超級頓悟"的崛起
Arthur D. Little 發布的一份名為"超級頓悟"的報告準確地描述了這一轉變。該公司 BlueShift 部門主管 Albert Meige 博士解釋道："AI 之於大腦就像類固醇之於肌肉。我們認為 AI 不會取代研究人員，但善用 AI 的研究人員必定會比不使用 AI 的研究人員更有效率。"
這種影響已經可以量化。一些公司在特定領域的生產力提升了十倍。以蛋白質摺疊為例，這個過程曾經需要耗費整個博士階段的時間，並投入高達 10 萬美元的實驗成本，現在使用 AlphaFold 等 AI 工具只需要幾小時甚至幾分鐘就能完成。
AI 革新研發的三種方式
這種轉變正在多個維度上發生。據 Meige 介紹，AI 在研發領域的潛力體現在三個方面："首先，AI 可以幫助研究人員解決更多問題。研究人員和工程師有許多重複性工作，比如文獻綜述或撰寫活動報告。"其次，AI 能夠利用專門的模型解決以前無法解決的問題。第三，它正在革新創新戰略的決策過程，幫助組織更好地管理研究組合。
實施的挑戰
儘管前景光明，但組織在有效實施 AI 時仍面臨多個障礙。BlueShift 項目負責人 Zoe Huczok 強調，最大的風險並非人們想像的那樣："首要風險是 AI 的次優使用。有一種風險是把 AI 當作萬能工具，但並非所有問題都適合用 AI 解決。"
數據質量和可訪問性仍然是關鍵挑戰。組織需要確保數據清晰、結構合理，並且能夠在沒有過多官僚障礙的情況下輕鬆獲取。當內部數據不足時，公司正在尋找創新解決方案，包括與其他組織（有時甚至是競爭對手）合作以獲取必要的數據集。
研究的未來：主動式 AI
展望未來，最令人興奮的發展之一是主動式 AI 的出現。這些系統能夠自主進行研究，從生成想法到撰寫科學論文。像 Sakana 的 AI 科學家已經在電腦科學研究中展示了這種潛力。正如 Meige 博士所說："當它發揮作用時，效果令人震撼。這有點像看著一群研究人員絞盡腦汁，嘗試一種解決方案，發現不行後又嘗試另一種方式。"
主動式 AI 的真正潛力在於其在未知領域進行批判性思考和自主決策的能力。正如 Huczok 解釋的："最終目標和期望是讓 AI 能夠生成假設，根據實驗結果調整方向，並在沒有人為提示的情況下探索特定問題。"儘管這種進步引發了關於人類監督和適當防護措施的重要問題，但技術發展迅速。正如 Meige 指出，我們正在接近"與 AI 相關的最有趣的哲學討論"，特別是關於可能導致技術奇點的自我改進系統。現在的關鍵問題是，這些在電腦科學中表現出前景的系統是否能夠有效地適應其他科學領域——這種轉變可能徹底革新研發領域，同時需要我們仔細考慮技術能力和倫理影響。
研發領域 AI 的起步
對於希望在研發中開始 AI 之旅的組織，專家建議從小處著手但要有大局觀。Huczok 說："實驗 AI 不一定要花費很多。現在有很多供應商和完整的生態系統，可以讓你外包計算資源。"
然而，Meige 提醒要避免一個常見的陷阱："人們經常問我'應該使用什麼工具？'這不是首要問題。真正的首要問題是，你的組織面臨什麼問題...一切都應該從痛點出發。"
展望未來
AI 在研發領域的潛力遠不止於提高效率。正如 Meige 指出，AI 可能在應對氣候變化適應和突破性醫學發現等人類重大挑戰方面發揮關鍵作用。雖然關於適當防護措施和人類研究人員角色的問題仍然存在，但有一點是明確的：研發領域的 AI 革命不是即將到來——它已經在這裡，並正在改變我們創新的方式。
