科學家和“co學家”的思想碰撞
去年《自然-生物技術(shù)》有一篇小文章很有意思，題目是“It takes two to think”。這篇文章的意思簡單直白，即一個人的苦思容易走進死胡同，而太多人的討論又容易人云亦云，最合適的就是兩個人的思想碰撞，從而引爆科學突破。
在科學界競爭多于合作的今天，找到一位能和自己隨意討論的科學家同伴并不容易。如果找不到合適的同伴，那么是否可以尋求“無所不能”的AI呢？當然可以，思想碰撞，也可能是發(fā)生于一位科學家和另一個“co學家”之間。
這一個“co學家”全名“coscientist”。這個AI科學家智能體的概念于2023年被提出，近期谷歌團隊又將其進一步完善，讓它模仿科學家的思考方式，分析已發(fā)表的論文和數(shù)據(jù)庫，綜合結(jié)果，形成假設，并提出下一步的實驗設計。
更重要的是，科學家可以和“co學家”互動，提出初始想法，或者對“co學家”的建議進行反饋，最后形成之前所沒有考慮到的假設。試用過的科學家對其能力感到震驚，一度懷疑“co學家”是不是作弊偷考題了。
訓練AI科學家最缺語料
一個好用的AI智能體需要四個要素——算力、算法、語料和決策。算力的發(fā)展帶來了ChatGPT，算法的突破帶來了DeepSeek，而決策的百花齊放則帶來了Manus等智能體。
訓練AI科學家智能體最缺語料。訓練一個研究生從讀文獻開始，訓練AI科學家智能體也差不多。AI科學家需要的語料不僅僅是課本上的老知識，更重要的是科學論文中的新知識。科研論文具體統(tǒng)一的格式、嚴格的論證、全方位的覆蓋、專業(yè)人士的評估、持續(xù)不斷的更新……毫無疑問是非常好的AI訓練語料。
理論上，新的論文不斷產(chǎn)生，訓練AI科學家智能體的語料永不枯竭。但是隨著我們越來越認識到語料對于訓練AI的重要性，開始出現(xiàn)了一個奇怪的局面，就是越來越多的知識、數(shù)據(jù)被各種機構(gòu)“圈養(yǎng)”，從而不能被使用。于是，一方面，公有語料因為高度重復而價值下降；另一方面，私有數(shù)據(jù)被各自的“護城河”保護而束之高閣。
有人認為阻礙科學論文成為AI訓練語料的主要因素是付費墻，這觀點也對，也不對。當科學家把論文提交給期刊，并通過同行評議得以發(fā)表之后，期刊會組織人員對論文進行編輯，從而擁有了編輯后的論文版權(quán)。其他人如果要閱讀這篇論文，需要支付給出版社相當高的費用。
我認為，Perplexity是目前最好用的、AI幻覺最少的科學問答AI，當它回答科學問題時，會列出真實科學文獻作為佐證。然而，為了繞過付費墻，這些論文基本上都是開放獲取的，即作者付費、讀者免費使用的論文。
具有諷刺意義的是，這里面有大量MDPI和Frontiers旗下的期刊論文。被認為是掠奪性期刊大本營的兩家雜志社，居然成為AI時代的香餑餑。而當年為了畢業(yè)不得不在這些期刊中“灌水”的學生們，也沒有想到自己的論文真真切切地推動了科學發(fā)展吧？
事實上，出版社壟斷的并不是論文，確切說，出版社壟斷的只是編輯后的論文。這就好比科學工作者們辛苦炒好了菜后，出版社拿到菜，挑了最好吃的一批，撒上蔥花，從而擁有了版權(quán)。沒有蔥花的論文可以自由分發(fā)，但撒了蔥花的論文就不行了。
2022年，我們就成為了世界第一論文發(fā)表大國，與此同時，我們卻是一個論文版權(quán)小國。我們貢獻了大量論文，卻讀不起科研論文，更不要說用科學家發(fā)表的論文訓練AI科學家。因為這些語料的限制，像誕生DeepSeek這樣的“超車時刻”，在很長一段時間可能會很難發(fā)生在中國的AI科學家智能體上。
這也不是我們獨家的問題，全世界的科學家都苦期刊久矣，甚至開始有組織地拒絕為某些期刊審稿。
重塑科學交流體系
為了解決付費墻的問題，出版社提倡開放獲取，但讓作者付費的開放獲取加重了發(fā)表者的負擔，也使得缺少經(jīng)費的課題組更難發(fā)表成果。科學家們則搭建了各種類型的預印本平臺，這些預印本平臺接收未經(jīng)同行評議的論文，上傳即公開，可以第一時間分享科研成果；但缺少了同行評議，使得其部分論文粗制濫造。
顯然，不管是開放獲取還是預印本都不夠完美。
現(xiàn)在基于期刊的論文發(fā)表模式是百年前的產(chǎn)物，近20年來，我們的信息交流方式早已從單純紙媒快速轉(zhuǎn)變成基于文字、圖片、影像等的交流方式。在技術(shù)浪潮下，期刊終將消亡，現(xiàn)在的問題是：未來的知識，將以什么方式沉淀，又由什么方式流通？
AI的發(fā)展或許是重塑現(xiàn)有論文發(fā)表和交流方式的機遇。
論文發(fā)表最重要的節(jié)點是同行評議，審稿人一般需要通過四個維度評估論文：方法可靠性、內(nèi)容可讀性、結(jié)果創(chuàng)新性和影響力。前兩個維度，代表了一篇科學論文的最低標準，如果沒有達到即不能發(fā)表，在這兩個維度上，AI的表現(xiàn)已經(jīng)和人類相當，甚至超出了人類，完全可以替代部分審稿人的工作。
后兩個維度，代表了不同期刊的標準，頂級期刊往往要求非常高的創(chuàng)新性和影響力。也有期刊反其道而行之，不要求評審人對創(chuàng)新性和影響力進行評估，比如Scientific Reports和Peer J。這些新型期刊有自己的理由：一項工作的創(chuàng)新性和影響力很難由少數(shù)幾個評審人準確判斷，應當交給時間和廣大的科學共同體評判。
由于長時間形成的慣例，出版社和期刊主導了科研成果傳播的同行評議。或許是時候成立一個國際性的科學組織重塑整個科學交流體系了，給沒有“撒蔥花”的論文搭建一個可以發(fā)光發(fā)熱的平臺。而作為世界論文發(fā)表大國、在新媒體領(lǐng)域蓬勃發(fā)展的國家，也是迫切希望建立新的科學評估體系的國家，中國必然在其中扮演重要角色。
來源：《中國科學報》
