AI 何时才算做出了科学发现？

这篇文章最初发表于《算法》周刊，这是我们每周发布的 AI 通讯。欲率先在收件箱中获取此类内容，请点击此处注册。

上周三，Anthropic 宣布，早在今年早些时候，该公司就启动了一个分子生物学实验室。在那里，Claude 智能体阅读并推测复杂的生物学问题，而人类科学家则根据智能体的报告执行实验。据该公司称，这个由 AI 驱动的实验室已经取得了第一项发现。

要理解 Anthropic 声称其系统完成了什么，可以想象你正在翻阅一个包含数百万条 DNA 序列的数据库，这些序列是科学家在对生物世界进行越来越多测序后积累起来的。取得突破的一步，可能是发现一个编码有趣酶的奇异序列。接着，你需要弄清楚该酶的功能，并最终找到操纵它以产生实用价值的方法。

Anthropic 称，其系统由 950 个智能体组成，在 21 小时内发现的并非一个全新的序列。相反，这些智能体标记了一个围绕已知酶的重复模式，这是一种 Anthropic 声称此前未被编目过的特定模式。但如果你仔细阅读 Anthropic 的公告，该公告称这一模式让人联想到催生 CRISPR 基因编辑技术的那种机制，后者“已经改变了科学和医疗”，那么你就会感觉这支智能体大军确实发现了值得关注的东西。

这些说法激怒了一些生物学家。一位生物学家发布的< a href="https://x.com/CRISPR_LuCas/status/2102878373160906938">帖子迅速走红，随后得到了制药巨头 Eli Lilly 主席兼首席执行官的认可。帖子指出：“发现奇怪的基因簇和重复序列通常很简单。真正难的地方，也是真正发现所在，在于弄清楚该系统到底如何运作。”换句话说，这些智能体只是帮忙完成了一些实验室的基础工作，但这算不上是一项发现。

这也提醒我们，即使 AI 做到了令人印象深刻的事情——例如在庞大的生物数据中发现人类肉眼难以察觉的模式——其结果本身可能并不构成科学上的突破。对 AI 而言新颖的事物，对生物学家来说可能只是常规、平淡无奇，或者毫无重要性。

哥本哈根大学生物学家 Mario Rodríguez Mestre 上周末表示，据《纽约时报》报道，他的团队其实早已发现了这种特定的模式，这使得问题变得更加模糊。Mestre 经常在工作中使用 Claude 进行对话，因此他不禁怀疑 Anthropic 的团队是否从他的对话中获取了信息。尽管 Anthropic 否认了这一点，Mestre 还是决定停止使用 Claude。

这里的难题在于，AI 公司并非仅仅将其系统作为科学家可用的工具（如显微镜或超级计算机）来呈现，而是坚称 AI 系统本身就在做出发现。对部分人而言，这种做法与科学研究的实际运作方式不相容，新知识的产生通常更多依赖于协作以及日益丰富的工具库。

当真正的进展发生时，这也让人们变得更加怀疑。从 20 万个候选项中筛选出少数几个值得深入研究，绝非易事，这是正当的科学工作。一个通用聊天机器人能够完成这项工作，即使人类负责引导并最终运行了实验，这一点也值得关注。但一旦标准变成了“Claude 自身是否做出了发现”，所有这些都只是论据，用来支持一场只有两种结果的辩论：要么突破，要么失败。

一旦我们用“是否做出发现”来评判 AI，即使它看似真的取得了胜利，人们也倾向于事后改变标准。本月初，OpenAI 称其自身的团队智能体解决了一个价值百万美元的数学难题。但两周后，我信息流里几乎所有持怀疑态度的 AI 观察者都在分享一篇文章，质问它解决的是否真的是那个关键的数学问题。

需要明确的是，那篇文章并未主张 OpenAI 的解法是错误的。相反，它认为该特定结果可能并非数学家最关心的。再加上有一位数学家指控模型可能在不署名的情况下使用了他的工作，人们便只留下两种印象：要么 OpenAI 作弊了，要么这个解法本就不重要。或者两者兼有。

这也是让撰写文章批评 Anthropic 官宣的生物学家 Lucas Harrington 担心的问题之一。他在文末提出建议：AI 公司应该“现在就把标准定高，这样当 AI 真正发现一个全新的生物学机制时，大家才会意识到这是多么了不起的成就。”但在 OpenAI 的 Sam Altman 和 Anthropic 的 Dario Amodei 争相互超的当下，抬高 AI 科学突破的门槛，恐怕是他们最不愿做的事。