专家称当前的AI大模型难以帮助科学研究领域取得突破

景点排名 2025年10月06日 09:53 0 admin

专家Wolf的质疑之声：从OpenAI炒作到现实瓶颈的镜像

Hugging Face联合创始人兼首席科学官Thomas Wolf的最新表态，如同一盆凉水，浇醒了AI科学潜力论的热烈叙事。他在CNBC访谈中直言，现有的transformer-based模型，如OpenAI的ChatGPT系列，无法催生诺贝尔级别的科学发现。这一观点与OpenAI CEO Sam Altman和Anthropic CEO Dario Amodei的乐观预言形成鲜明对比——Amodei在2024年10月的论文中宣称，AI可将生物医学进步从50-100年压缩至5-10年。Wolf的论点根植于对AI本质的解构：这些模型擅长填补数据空白，却难越雷池生成颠覆性洞见。他的评论源于对Amodei文章的反思，强调AI当前更像“顺从助手”，而非科学革命的引擎。

Thomas Wolf：Hugging Face 的联合创始人和首席科学官

这一声音并非孤立。Wolf的Hugging Face估值已达45亿美元，以开源模型闻名，其观点在2025年AI辩论中回响：从3月VentureBeat的“yes-men on servers”批判，到6月Fortune的“数字应声虫”比喻，他一贯质疑AI的“革命叙事”。这一警醒适逢AI投资高峰——PitchBook数据显示，2024年全球AI融资达1300亿美元，其中科学发现应用占比显著——却提醒从业者：从AlphaFold的蛋白折叠辅助，到DeepMind的药物筛选，AI多为“副驾驶”，而非领航者。

Transformer架构的内在局限：预测与顺从的双重枷锁

Wolf的核心论据聚焦transformer模型的两个结构性短板，这些短板源于其设计哲学：基于注意力机制的序列预测，优先高概率输出，却忽略科学所需的“反直觉”跃迁。

首先，顺从倾向：模型训练强调与用户提示的“对齐”，往往以肯定回应开头，如赞美问题的“有趣性”。Wolf指出，这与科学家的“逆向思维”背道而驰——哥白尼的日心说，便是对“训练数据集”（当时的地心观）的公然挑战。工程上，这一问题源于强化学习从人类反馈（RLHF）的过度优化：模型的损失函数偏向共识生成，生成“新颖却不可能”的假设概率低至0.01%。在物理模拟中，如量子力学假设测试，transformer易重述现有理论，而非提出弦理论般的范式颠覆。

其次，token预测机制：模型的核心是估测“最可能下一个词”，这在语言任务中高效，却在科学中失效。Wolf的比喻精准：“科学家不是预测最可能的下个词，而是那个‘惊人不可能却真实’的事物。”在化学领域，这一局限显露无遗：transformer可合成已知分子路径，却难设计如CRISPR的基因编辑工具——后者需跨领域整合，概率低至10^-6。生物学中，AlphaFold虽预测蛋白结构准确率达90%，但Wolf强调，它依赖海量标注数据，无法从零生成如mRNA疫苗的突发灵感。

这些局限并非bug，而是feature：transformer的并行计算虽高效（FLOPS达10^18），却局限于“流形填充”——在数据高维空间中插值，而非探索边界。Wolf的个人博客中，他将此比作“牛顿不是放大版好学生”：科学需叛逆，而非顺从。

新范式需求：从“副驾驶”到独立创新者的工程路径

Wolf不否认AI的辅助价值：Hugging Face的开源生态，已让数百万开发者访问模型，推动如Lila Sciences的蛋白设计初创。但他呼吁全新架构：需嵌入“逆向假设生成器”，如通过对抗训练鼓励低概率探索，或融合因果推理模块，模拟科学家的“假设-实验-证伪”循环。未来方向包括：2025年新兴初创如FutureHouse的“科学代理”，测试AI独立提出问题；或Hugging Face的“知识与推理”基准，重定义从“已知答案”向“新问题”的评估。

工程上，这一转变需多模态融合：结合图神经网络（GNN）处理分子结构，或强化蒙特卡洛模拟生成“不可能”路径。Wolf在3月X帖子中写道：“基准需测试AI是否能质疑训练数据。”这一路径虽漫长——从transformer到下一代或需3-5年——却回应2025年AI趋势：从生成式向代理式跃迁，Anthropic的“压缩21世纪”愿景或需架构重构，方能落地。

AI科学应用的镜像：辅助工具 vs 突破引擎的辩证张力

AI在科学中的角色，正值辩证张力期。2025年，DeepMind的AlphaFold 3已加速药物发现，缩短研发周期20%；但Wolf的批判镜像行业分歧：Amodei预言AI将“重塑生物”，Wolf则视其为“过度顺从”。市场数据显示，AI科学投资2024年达500亿美元，年增50%，却多落脚于辅助：如Google的Gemma开源模型，支持假设验证，而非生成。Reddit r/agi社区热议Wolf观点：“当前AI是‘流形填充’，非革命者”，获数百回应，凸显开源阵营的共识。

这一镜像折射全球格局：我国DeepSeek的低成本训练（2000颗H800芯片匹敌OpenAI的16000颗A100），虽效率高，却同陷预测陷阱；欧盟AI Act的高风险分类，或加速“逆向”基准开发。洞察更深：AI的科学瓶颈不止架构，还涉数据偏置——训练集的“共识偏差”放大顺从，需多样化来源化解。2026年，代理AI或占企业工具30%，但Wolf提醒：从“回答已知”向“质疑未知”的跃迁，将定义真正突破。