论文题目：Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research论文期刊：Nature
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07146-0
近年来，关于人工智能（AI）与科学未来的结合设想层出不穷，比如“自驱动实验室”可以利用AI工具取代人类参与者，甚至有人畅想“AI科学家”能撰写研究论文并实现诺贝尔奖级别的突破。这些愿景赋予AI以自主合作者的角色，不仅仅是工具，而是能够超越人类限制的科学推动者。然而，尽管这些设想听起来像是科幻小说，却已经被发表在享有盛誉的科学期刊上，并获得强大机构的支持。然而，这种对AI自主科学愿景的热情是否值得无条件拥抱？
《Nature》杂志发表了一篇名为《人工智能与科学研究中的理解幻觉》的文章，直指AI在科学应用中存在的认识风险。这些风险不局限于技术问题，而可能深刻影响科学知识的生产与理解。文章指出，AI的广泛采用可能导致一种“理解幻觉”的产生——科学家可能误以为自己对研究对象有更深入的理解，而实际上，这种理解可能是被AI工具简化或扭曲的。尤其是在科学领域，“单一化知识生产”的趋势可能因AI而加剧，即某些方法和问题的主导地位压制了其他创新方法的产生，从而降低科学的多样性和创造力。
更进一步，文章提出，如果研究过度依赖AI工具，科学探索可能会进入一个“数量优先”的阶段：虽然研究产出的数量显著增加，但对于科学问题本质的深入思考却逐渐被忽视。这不仅可能让科学变得更表面化，还可能增加系统性错误的风险。
尽管如此，作者并非完全否定AI在科学研究中的作用，而是强调我们需要更审慎地评估其应用风险。这篇文章结合了认知科学、认识论、人类学以及科学技术研究领域的视角，分析了AI在科学中可能带来的认识挑战，并提出应对策略。比如，通过多学科团队合作、保留科学多样性以及增强对AI工具的批判性思维，可以在利用AI提升效率的同时避免其带来的负面影响。
面对AI与科学深度结合的时代来临，我们需要反思：AI究竟应该以何种方式融入科学研究？如何平衡效率与深度的关系？文章为此提供了一个深刻的框架，提醒我们在拥抱科技进步的同时，始终保持对科学实践社会性的敏感与认知。
图1 AI驱动的科学研究中，可能出现理解幻觉的