[智能应用]AI催生新科研范式，创新生态尤显重要 [复制链接]

            新年伊始，DeepSeek成为“热词”，其在各领域的应用也引发思考和讨论。在科研领域，人工智能驱动科学研究的新科研范式随之到来，对构建开放创新生态提出了更急迫的要求。

  人工智能等新兴技术是推动科技和产业创新的重要力量。随着人工智能技术的兴起，利用机器学习等人工智能技术可以分析处理多维度、多模态、多场景下的模拟与实验数据，解决复杂推演计算问题，加快对自然规律的发现、验证和应用。人工智能驱动的科学研究在工具和研究方法上都有革新，这种新科研范式更需要利用好全球资源。面对这样的新趋势，持续夯实科研数据共享、加强科研设施共建、促进科技伦理共治，既是为开放创新打好根基，也能加速推进科研范式变革。

  科研数据便捷共享为新科研范式提供信息支撑。科研活动每天产生大量的数据，这些数据是训练人工智能大模型的基础。在海量科研数据“投喂”下，人工智能可以对这些数据进行大量计算，从而产生新发现。因此，畅通科研数据流通共享的渠道，能够推动国际科技合作向更加包容、高效的方向发展。在这一方面，国际上目前建设形成的一批高水平科学数据中心，如美国的基因银行（GenBank）、“蛋白质结构数据库”等，已能为人工智能驱动的科学研究提供重要数据资源。不过，科研数据的共享和跨境流动也会带来一些安全风险。这同样值得关注，需要出台相关措施，在控制风险的前提下加强科研数据开放共享，从而适应新科研范式对数据的需求。

  大科学设施的共建开放为新科研范式提供重要工具。当前，科学研究面临的环境发生了重要变化——需要解决的科学问题复杂度高、研究活动规模大、跨越的学科多、研究设施更加特殊。国际科技合作也越来越倚重重大科技基础设施的共建与开放。从国际上看，德国近年来陆续通过了一批新建或扩建的大科学设施计划，希望成为国际大型装置的集聚地，并鼓励德国科学家大力参与国外大型装置的建造和运行。目前，我国也在北京、上海、深圳等地布局了大科学装置，为了更好发挥这些大科学装置的作用，仍需进一步提升开放共享水平，实施公平良性的竞争机制，利用大科学设施集聚更多国际资源。

  对人工智能所带来的伦理问题，加强全球共治是新科研范式健康发展的重要保障。当前，人工智能大模型快速发展，深度赋能科研、医疗、金融等多个应用领域，但也带来了不能忽视的潜在风险，例如，恶意生成和推送虚假信息、侵犯知识产权、黑客攻击、病毒入侵导致系统瘫痪等。防范这些安全隐患需要全球共同合作，形成完善的全球科技治理体系和治理机制。我国也需要增强科研人员的风险意识与治理能力，积极参与全球科技治理。

  新的科研范式呼唤具有全球竞争力的开放创新环境，而构建开放创新的制度能够加速新科研范式到来。一是探索风险可控的数据共享开放跨境流动机制。健全科研数据资源开放共享、合规使用、安全跨境等方面的制度，制定数据登记、流通、监管等标准及规范。在海南自由贸易港、粤港澳大湾区等重点开放区域探索建设枢纽科研数据中心，建立跨行业部门的数据工作组，完善科研数据托管平台建设。充分利用项目收入、创新券等激励手段，鼓励科研单位共享数据到平台，激活数据要素潜能。二是以重大科技项目引领大科学装置开放共享。积极利用国家重大战略实施和重点领域安全能力建设项目，实施若干国际大科学计划和大科学工程，建立重大预研项目有组织科研机制，提升项目国际参与度。建立多元投入机制，采用“以奖代补”的激励措施推动设施面向企业共享开放。重视设施人才队伍培养和建设，鼓励人才团队参与国际重大科研项目。三是完善人工智能等未来科技产业发展的监管机制，提升治理能力。推动更多单位建立科学技术伦理委员会，在相关伦理方法指导下开展“负责任创新”。建立科技创新伦理影响及风险点评估机制，加强敏捷治理，探索实行包容审慎的监管制度。推动完善国际化科技治理体系，推动数字公共基础设施和相应法律法规建设。

AI催生新科研范式，创新生态尤显重要
AI在新科研范式中的作用
人工智能（AI）技术的迅猛发展正在深刻改变传统的科研模式，催生了新的科研范式。利用机器学习等AI技术，研究人员能够分析处理多维度、多模态、多场景下的模拟与实验数据，解决复杂推演计算问题，从而加快对自然规律的发现、验证和应用。这种新科研范式不仅提升了实验效率，还激发了创新，推动了科学研究的整体发展。

AI技术的应用领域
生物医药：AI在基因编辑和药物开发方面的应用，能够在短时间内取得令人瞩目的成果。例如，只需短短几分钟，AI就能设计出针对特定病毒的最佳mRNA序列。
材料科学：AI逐渐成为解决复杂问题的关键工具，如Google的DeepMind团队开发的AlphaFold2能够准确预测蛋白质的三维结构，对于理解生物过程和开发新药物至关重要。
气候模型和天文学：AI在这些领域也展现出强大的潜力，帮助科学家更准确地预测气候变化趋势和天体运动规律。
AI技术带来的科研方法变革
人工智能驱动的科学研究在工具和研究方法上都有革新。传统的实验范式、理论范式、计算范式和数据驱动范式正在向AI4Science的新阶段转变。科学家不再仅仅是数据的收集者和分析者，而是转变为结合人类智慧与机器智能的协作者。

创新生态的重要性
面对AI带来的新科研范式，构建开放创新的生态系统显得尤为重要。这不仅能为开放创新打好根基，还能加速推进科研范式的变革。

科研数据共享的重要性
科研活动每天产生大量的数据，这些数据是训练人工智能大模型的基础。畅通科研数据流通共享的渠道，能够推动国际科技合作向更加包容、高效的方向发展。国际上目前建设形成的一批高水平科学数据中心，如美国的基因银行(GenBank)、蛋白质结构数据库等，已能为人工智能驱动的科学研究提供重要数据资源。

大科学设施的共建开放
当前，科学研究面临的环境发生了重要变化——需要解决的科学问题复杂度高、研究活动规模大、跨越的学科多、研究设施更加特殊。国际科技合作也越来越倚重重大科技基础设施的共建与开放。德国近年来陆续通过了一批新建或扩建的大科学设施计划，希望成为国际大型装置的集聚地1。我国也在北京、上海、深圳等地布局了大科学装置，为了更好发挥这些大科学装置的作用，仍需进一步提升开放共享水平。

科技伦理的全球共治
人工智能大模型快速发展，深度赋能科研、医疗、金融等多个应用领域，但也带来了不能忽视的潜在风险，例如，恶意生成和推送虚假信息、侵犯知识产权、黑客攻击、病毒入侵导致系统瘫痪等。防范这些安全隐患需要全球共同合作，形成完善的全球科技治理体系和治理机制。

构建开放创新环境的措施
为了构建具有全球竞争力的开放创新环境，可以采取以下措施：

探索风险可控的数据共享开放跨境流动机制
健全科研数据资源开放共享、合规使用、安全跨境等方面的制度，制定数据登记、流通、监管等标准及规范。在海南自由贸易港、粤港澳大湾区等重点开放区域探索建设枢纽科研数据中心，建立跨行业部门的数据工作组，完善科研数据托管平台建设。

以重大科技项目引领大科学装置开放共享
积极利用国家重大战略实施和重点领域安全能力建设项目，实施若干国际大科学计划和大科学工程，建立重大预研项目有组织科研机制，提升项目国际参与度。

完善人工智能等未来科技产业发展的监管机制，提升治理能力
通过以上措施，可以有效应对AI带来的挑战，充分发挥AI在新科研范式中的作用，推动科学研究的整体进步。

这段文字深入探讨了人工智能驱动的科学研究新范式及其对构建开放创新生态的影响。以下是对主要内容的总结和分析：

1. 人工智能驱动科学研究的新范式：
   - 人工智能技术，特别是机器学习，能够处理多维度、多模态、多场景的数据，解决复杂的推演计算问题，加快对自然规律的发现、验证和应用。
   - 这种新范式在工具和研究方法上都有革新，需要利用全球资源，促进科研数据共享、科研设施共建和科技伦理共治。

2. 科研数据便捷共享：
   - 科研数据是训练人工智能大模型的基础，畅通科研数据流通共享的渠道能够推动国际科技合作向更加包容、高效的方向发展。
   - 国际上已经有一些高水平的科学数据中心，如美国的基因银行和蛋白质结构数据库，为人工智能驱动的科学研究提供了重要数据资源。
   - 但科研数据的共享和跨境流动也会带来安全风险，需要在控制风险的前提下加强科研数据开放共享。

3. 大科学设施的共建开放：
   - 当前科学研究面临的环境复杂度高、规模大、学科多、设施特殊，国际科技合作越来越倚重大型科技基础设施的共建与开放。
   - 德国等国家已经在大科学设施建设方面取得了显著进展，我国也在北京、上海、深圳等地布局了大科学装置，但仍需提升开放共享水平。

4. 科技伦理共治：
   - 人工智能大模型的发展带来了潜在风险，如虚假信息生成、知识产权侵犯、黑客攻击等，防范这些风险需要全球合作，形成完善的科技治理体系和治理机制。
   - 我国需要增强科研人员的风险意识与治理能力，积极参与全球科技治理。

5. 构建开放创新环境：
   - 探索风险可控的数据共享开放跨境流动机制，健全科研数据资源开放共享、合规使用、安全跨境等方面的制度。
   - 以重大科技项目引领大科学装置开放共享，建立多元投入机制，推动设施面向企业共享开放。
   - 完善人工智能等未来科技产业发展的监管机制，提升治理能力，推动更多单位建立科学技术伦理委员会，加强敏捷治理。

总的来说，人工智能驱动的科学研究新范式对科研数据共享、大科学设施共建和科技伦理共治提出了更高的要求。构建开放创新的制度能够加速新科研范式的到来，推动科技和产业创新。