张佳欣

2024年的春天，在美国斯坦福大学病理学家托马斯·蒙廷的实验室里上演了一场前所未有的“会议”——6位由人工智能驱动的“虚拟科学家”，与蒙廷一同探讨阿尔茨海默病的治疗策略。这6名AI分别扮演了不同的专业角色：神经科学家、药物化学家等，通过几轮讨论后，共同完成了长达1万字的会议纪要。“这个场景看似科幻却真实地反映了新兴趋势。”开发者称这种系统为“联合科学家”。

多家组织联合构建“数字研究室”。

去年2月，谷歌旗下“深度思维”公司发布了名为“AI联合科学家”的软件。此款由6个AI助手组成的系统，负责想法生成、反思或批评概念演进去重排序和总结审稿等任务，均受Google的Gemini 2.0模型驱动，这一套系统是Google生物医学AI研究项目的一个延伸，在一项早期测试中它在两天内就解决了困扰科学家多年的一个科学难题。

去年11月，美国斯坦福大学也推出了其版本的“虚拟实验室”，蒙廷就试用了这款系统。科技媒体Freethink报道称，在这套系统中，以OpenAI的GPT-4o为基础，已经默认配备了两个角色，分别为首席研究员和评论者，用户可以添加更多代理，并设定他们的专业领域，以快速生成模拟会议记录。

在上海，中国的一个研究团队正在研发一个叫做“VirSci”的项目，目标是模拟科学家团队之间的合作模式，并以此促进科学研究的创新发展。

英国《自然》杂志最近发布文章称，在大型语言模型（LLM）的帮助下，科学家们正能动地、高效地进行科研工作，它们不仅“你一言我一语”交换观点，还具备联网检索信息、私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596执行代码以及调用专业工具的能力。这一术语目前尚不严谨，但通常指的是LLM在某种程度上能够自主承担任务。阿贡国家实验室的计算机科学家中·里克认为多个AI代理协同作战，在解决复杂的科学问题时可连续数小时工作，不会走神也不会疲劳。

研究人工智能（AI）的团队可靠吗？

问题是：这些AI之间的对话就像一屋子的诺贝尔奖得主，还是一群本科生吗？它们的想法是荒诞不经和不切实际，还是鼓舞人心且具有启发性呢？

目前阶段，AI助手系统确实会面临一些问题，例如生成错误或虚构的信息。芝加哥大学计算机科学家斯蒂芬斯表示，在引入“评论者”角色或者评审者的指导下，AI系统能够显著减少不合理内容并提高整体可靠性。他认为，虽然这种失误是常态，但在头脑风暴场景下也可能产生出意想不到的创意。前提是有专家把关，就能有效避免不合理的信息扩散。

目前也有研究表明多代理协作更优于单一AI系统，比如由斯坦福大学团队所进行的一项实验中就发现了这样的现象。以GPT-4为例，这项研究表明当模拟对话场景加入一名“评论者”时，在研究生水平的科学测试中该模型的成绩将提高几个百分点，在实际科研应用中回答问题的逻辑也更为精准。例如，在放射治疗方案设计方面这个AI系统比单一模型更有条理。

Google 也曾在对联合科学家团队进行评估时发现，研究者们普遍偏好由多台 AI 合作产生的答案，认为它们更具创意和潜在的科研价值。

在探索人工智能代理的数量以及互动次数的最佳组合时，科学界正在不断摸索。上海人工智能实验室的董楠卿团队发现，在使用VirSci系统的情况下，最佳创造力发生在8名代理人与每人5轮发言的设置下。而斯坦福大学的研究者则认为，当专家数量超过3人之后，输出私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596往往显得冗余，而一旦进入第三轮之后，系统也容易偏离主题。

AI的点子到底有多新

谷歌宣布其联合科学家系统可辅助研究者提出“新颖”的预测。例如，斯坦福大学加里佩尔茨利用谷歌AI联合科学家系统寻找治疗肝纤维化的新药时，人工智能团队对背景信息进行分析后提出了三种药物建议，其中两种在实验中显示出效果，相比之下优于他自行挑选的方案；但另一方面也有部分研究者认为这些建议其实并非新颖。

类似的争议出现在帝国理工学院微生物学家何塞·佩纳德斯（José Pereda）实验室的研究中，他团队使用人工智能技术测试了谷歌搜索功能。这项研究的科学家质疑AI提出了一个未经公开文献记载的新假设：移动遗传元件可以“偷”细菌DNA尾部到细胞间。这一观点挑战了科学界现有的理论，但与佩纳德斯和他的团队所证实的观点相一致。他认为虽然AI只是将已有信息进行了“显而易见”的推理，但这本身就是科学进步的证明。

“自然”期刊认为这类AI目前更像是研究人员的助手。它们能够通过总结资料提炼主题、激发创新思想、提出新鲜见解以及填补信息空白，从而提升研究效率和质量。但能否孕育出真正颠覆性的新想法还有待时间的检验。

目前，这类多智能体语言模型系统尚未以大众化、便捷的方式广泛提供。但研究人员普遍认为，AI联合科学家终将成为科研日常的一部分，就像搜索引擎一样，不过这并不意味着它能取代人类。史蒂文斯提醒，如果年轻科研人员过度依赖AI，可能会损害其自主思考和学习能力。西班牙癌症研究者巴里加也表示，过度依赖AI，就如同把思考过程“外包”，而那正是科研中最有趣的部分。