出品｜搜狐科技

作者｜周锦童

编辑｜杨锦

近日，世界互联网大会人工智能专业委员会携手阿里巴巴集团等行业机构，组织举办的“人工智能赋能科学研究”专题研讨会在京举行。众多业内专家、学者以及科技企业代表齐聚一堂，共同探讨人工智能在科学研究领域的前沿趋势与深远影响。

会上，专委会首席主任委员、中国工程院院士、之江实验室主任王坚，以“科学新范式与开放科学”（computing AI and the third paradigm）为题，分享了他对于AI4S（AI For Science）的独到见解与深刻思考。

王坚表示：“‘赋能’这个词低估了人工智能对科学的颠覆，人工智能不是一次工具的合作，不是一次工具的革命，它已经成为了一次科学革命性的工具。”

起初，王坚并不敢表达这样的想法，直到麻省理工学院的几位学者看到中国公司所带来的变化时，他们才意识到，中国不只有一家公司能做出好的基础模型，这对所有人来说都是一种极大的鼓舞。

“麻省理工的教授说，现如今人工智能已经变成了一个通用的点，它会打破我们所有学科之间的壁垒，变成一种通用的语言，我想这是一种新的范式。”王坚分享道。

在王坚看来，科学研究的第一、第二范式都已经在科研中广泛验证，而我们已经来到了第三个范式时代——计算范式时代。这是一个计算、数据驱动和基于模型的协同密不可分的时代，是真正能够改变科学研究所有的事情的时代。

当下，AI正在成为推动科学革命的关键工具。通过深度学习和生成对抗网络等技术，AI不仅能够快速处理海量数据，还能发现人类难以察觉的科学规律。这种能力的突破，正在重塑科学研究的方式和边界。

回顾2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖颁发给了在人工智能与基础科学交叉领域实现重大突破的科学家，不难窥见人工智能在科学研究中越来越重要的分量。

王坚院士还特别提到了DeepSeek这种具有代表性的AI工具，“当DeepSeek出来的时候，Science一星期发表了五篇文章，其实到今天大家谁都说不清楚DeepSeek是科学发现、技术发明、还是工程创造，但Science关注的重点其实是它能不能推动科技的发展。”

除此之外，王坚还谈到了开源问题。

“我觉得代码是一种非常好的资源，开源精神也是非常重要的，但无论是个人也好，机构也好，还是一个国家也好，对这个世界的贡献在数据时代已经不能用简单的Open Source来表达了，如今科技创新的特点应该是用开放资源Open Resource来表达。”

“美国在今年的一月份讲出口管制时候，第一次说大语言模型的权重也要进行足够管制，大语言模型的权重对我们来讲就是resource，因为今天我们除了传统意义上的代码以外，其实有很多东西对科技创新有帮助，不只是对产业，所以我们是处在一个开放资源的时代。”

AI对开放科学的影响也是王坚强调的重点，在他看来，当数学、人工智能与基础设施相结合的时候，科学研究就会变成教科书一样的公共产品面向全世界服务，这时科研成果不会由科研资源决定，可是由每个人的创造力决定。

“AI4S的未来就应该是‘开放科学’，最终决定一个人能否取得顶尖科研成果的，是每个人的创造力是否发挥，而不仅是拥有别人无法获得的科研资源，如果能够充分利用AI4S这样的技术，推动人类科技创新资源的开放共享，这才是其真正的意义和价值所在。”王坚如是说。

演讲部分内容（经编辑整理）

所以我在两年前就说一个事情，开源的精神是非常重要的。我觉得一个人也好，一个机构也好，一个国家也好，对社会的贡献，对全世界开源市场体现出的东西到了数据时代，已经不能用简单的open source来表达了，因为最重要的财富知识不能简单地在source里面体现出来。

所以我当时就觉得今天的创新有一个非常大的特点，我把它叫做open resource，也就是说要把科技资源开放出来，所以我们待会儿说的这个开源是指的open resource innovation，不是指的open source。

大家认真想想看，当美国在今年的一月份的时候讲出口管制，他除了说过几批的出口管制，第一次说大语言模型的权重也要足够管制，那大语言模型的权重对我们来讲就是resource，今天我们除了传统意义上的代码外，其实有很多东西对科技创新有帮助，不只是对产业。

我想我们现在就是处在一个资源开放创新的地方，权重的开放是最好的，无论是在世界还是在中国，没有像在世界互联网大会背景下来讲开放更加有道理。所以我想今天开放权重是第一次切切实实地感受到这是一个open resource的权重，是一个科研的资源。

大家都知道能够分享资源是非常重要的事情，当然代码是一种资源，是一种非常重要的资源。大家都是在这个基础研究模型的，大模型开源的过程当中，大家就会问哪个数据都能开吗？哪这个时候你如果还是用原来的代码逻辑来想这个问题的话，可能到后来会就自己给自己（资源），所以我觉得数据也是一个资源，到最后会带动大家开源。

所以到最后方法论是不是要开放出来，我觉得这都是资源，所以我想我们进入到这个open resource innovation的时代，中国是有机会的。

开放科学让大家明白一件事情，一篇论文是可以不发表就给大家看的，这也是因为模型的开放，使得大家看到的最新的成果不是在过去所谓的已经很正统的在杂志上发表的东西，当然我自己很欣慰它对于科学的推动。

我不知道大家有没有关注到，当Deepseek出来的时候，自然杂志这样一个科学杂志在一个星期内发表了五篇文章讲这件事情、这个现象，但是到今天大家也说不清楚，那到底是科学发现、还是继续发明、还是工程创造。

当我们还在讨论给出一个建议的时候，自然杂志在一星期里面已经发了五篇文章讲这个事情，从这个角度讲，它看到这件事情，不是在想这个东西到底做了多少回，想的是这个东西能不能推动科技的发展。

我个人觉得“赋能”这个词是低估了人工智能对科学的颠覆。所以我经常会讲对科学，人工智能不是一次工具的合作，不是一次工具的革命，是一次科学革命性的工具。

因为在过去几年，我也讲，但没有刚刚讲的那么直接，就是因为这几天在，当MIT的学者看到了中国带来的这些变化，他们就觉得基础模型的能力（很强），有那么多人不只是一家公司，或者一家的那么有钱的公司才可以做出那么好的技术，这么一件事情对大家是一个非常大的鼓励。

所以MIT的教授就说，人工智能已经变成了一个通用的点，它会打破我们所有学科之间的壁垒。所以我想最重要的是它变成了一个通用的语言，不是简简单单地负担事情，我个人觉得这种新的范式真的存在。

那么我说AI4S的未来就应该是开放科学，最终决定一个人能否取得顶尖科研成果的，是我们每个人的创造力是否发挥了，而不仅是拥有别人无法获得的科研资源，如果能够充分利用这样的技术，推动人类科技创新资源的开放共享，这才是其真正的意义和价值。