科学发展中，AI作为新兴的数据合成手段，亮点显著。它突破了旧有数据获取的束缚，为众多学科拓展了研究途径。这一变革既带来了新的发现，也引发了一些争议，诸如数据准确性和可信度等问题。
AI在各学科模拟实验的应用
AI在不同学科的模拟实验中表现各异。在气象学中，谷歌的深度学习系统能够迅速预测天气，其速度与准确性都远胜于传统模型。而在其他学科，人们也会根据各自领域的特性运用AI进行模拟实验。这些实验的主要目的是辅助和改善现实中的实验，而非取而代之。以化学为例，AI被用于模拟和研究分子结构，这些都是基于现有实验进行优化和探索新领域的尝试。
AI模型创造灵活的生成式智能体
科学家如今能够借助大型语言模型构建出具备生成能力的智能体。这些智能体具备多种技能，能够进行交流、执行任务，比如购物或查找信息。更为出色的是，它们能够对自身行为进行推理和记忆。这种能力在解决复杂科学问题时大有裨益，它能在众多领域的大规模搜索中展现优势。无论是进行数学证明，还是设计计算机芯片的最佳架构，智能体的能力都能加速探索进程，并锁定有效的解决方案。
科学家对AI系统的主导作用
司马贺曾言，在AI系统中，科学家占据着主导地位。AI系统本身亦是研究焦点。科学家负责评估和描述AI的科学潜力，并致力于打造新型人机科学系统。他们引领着AI科学能力的进展，保证AI的发展与科研需求相契合。他们既要推动AI在科研和创新中的作用，又要关注关键问题。
科学AI评估方法的重要性与特点
设计合理的评估方式至关重要。这样的方法不仅能监测进步，还能促进新方法的诞生。就好比天气预报团队利用地表温度等关键数据构建的“进步指标”来优化模型。在蛋白质结构预测竞赛中，则是通过社区的力量来评估预测方法的精确度。这不仅促进了技术创新，也加深了对蛋白质折叠等知识的理解。各种评估方法的目的都是为了使AI在科学研究中的运用更加高效和可信。
AI实验室和政策制定者的任务
AI实验室与政策制定者需从长远角度出发，在模型构建与效率提升之间寻求平衡。以AI辅助的天气预测为例，虽然其训练成本较高，但整体效率却优于传统方法。无论是AI的研发与应用，还是计算资源的合理分配，亦或是数据的管理，都需实现这种平衡。具体到数据层面，数据是AI发展的基石，然而众多高质量数据集尚未得到充分利用，由此产生的各种限制，对AI发展的数据支撑构成了挑战。
机构、科学界平衡各方因素的努力
有些机构致力于攻克科研中的复杂难题，比如那些规模庞大、学术界难以负担、工业界又无利可图的难题。理想情况下，应为科研人员提供必要的条件，让他们主导研究进程。科学界还自主开发工具，以满足多样化的需求，提高计算能力。此外，为了使研究成果得以应用，还设立了平衡科学家使用、商业目标和安全风险的机制，并推动研究与社会公益的协作。
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