利用社会化人工智能迈向科学发现的新范式

arXiv:2608.02775v1 公告类型：新 摘要：科学发现是通过知识组织的连续变革而取得进展的。观察和实验奠定了科学的经验基础。理论使得从特定现象中推导出一般原理成为可能。计算将系统的探究扩展到直接观察之外，而数据密集型方法则开辟了模式和预测的新空间。科学现在面临着一个不同的前沿。核心挑战不再是简单地产生更多信息，而是将不断扩展的知识、推理和证据组织成一个连贯的发现过程。在这里，我们介绍桥接文学、代理和零间隙实验（BLAZE），这是社会化科学智能的范例。 BLAZE 认为人工智能并不是孤立研究任务的助手，而是科学发现的组织基础设施。它将持续的知识、集体推理、经验验证和人类判断连接到一个连续的研究生命周期中，将碎片化的活动转变为探究、批评和修正的累积过程。 BLAZE 的核心前提是科学智能不仅仅来自计算。它产生于知识、假设、实验和集体验证之间的持续相互作用。通过在共享的科学过程中组织人类和机器，BLAZE 使发现更加可追溯、可重复和累积，同时保留人类的创造力、判断力和责任感。社会化的科学智能可能为下一个科学时代奠定基础。其目的不是取代人类发现，而是扩大集体科学探究的规模、深度和连续性。