谷歌云首席科學家普什米特·科利近日在《達edalus》雜志AI與科學特刊中撰文指出，人工智能的發(fā)展軌跡正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。過去作為科研輔助工具的AI系統(tǒng)，如今已具備直接參與科學發(fā)現(xiàn)的能力，這種轉(zhuǎn)變或?qū)⒅厮苋祟惻c機器的協(xié)作模式。科利特別提到，隨著具備自主探索能力的"AI科學家"涌現(xiàn)，傳統(tǒng)超專用型科研工具的研發(fā)邏輯正面臨重新評估。

盡管谷歌仍持續(xù)推進專用AI工具開發(fā)——去年相繼推出遺傳學模型AlphaGenome、地球科學模型AlphaEarth及新版氣象預測系統(tǒng)WeatherNext——但戰(zhàn)略重心已出現(xiàn)微妙偏移。數(shù)據(jù)顯示，全球超300萬科研人員使用AlphaFold進行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測，其衍生公司Isomorphic Labs更完成20億美元融資，這些成果印證了專用工具的市場價值。然而，主導AlphaFold研發(fā)的諾貝爾獎得主約翰·賈珀近期轉(zhuǎn)向AI編程領域，這一人事變動被解讀為谷歌應對行業(yè)競爭的關鍵布局。

行業(yè)動態(tài)印證著這種轉(zhuǎn)型趨勢。OpenAI本周宣布，其通用推理模型成功推翻一項重要數(shù)學猜想，這項被數(shù)學家稱為"生成式AI在數(shù)學領域最具實質(zhì)性突破"的成果，竟出自非垂直領域的通用模型。該案例表明，當AI具備跨領域推理能力時，可能突破專用工具的局限性，在更廣泛的科研場景中發(fā)揮作用。不過專家強調(diào)，科學發(fā)現(xiàn)需實驗驗證的特性，仍為AI應用設置了天然屏障。

谷歌的調(diào)整策略折射出行業(yè)深層變革。面對Anthropic和OpenAI在編程工具領域的競爭壓力，將頂尖人才轉(zhuǎn)向AI編程開發(fā)，既是為補齊技術(shù)短板，也暗含對"代理式科研"的布局考量——這類系統(tǒng)需要強大的代碼生成能力支撐自主實驗設計。科利在文中預測，未來科研場景可能呈現(xiàn)雙重圖景：專用工具繼續(xù)處理明確任務，而通用智能體則負責探索未知領域，兩者形成互補關系。

當前技術(shù)進展已為這種設想提供支撐。除數(shù)學領域突破外，AI在藥物發(fā)現(xiàn)、材料科學等方向也展現(xiàn)出自主提出假設的能力。某科研機構(gòu)負責人指出，當AI系統(tǒng)開始生成可驗證的科學猜想時，其角色已從"工具"升格為"合作者"。這種轉(zhuǎn)變要求研究者重新定義人機協(xié)作邊界，同時引發(fā)關于科研倫理、成果歸屬等新問題的討論。