王江平表示,当前AI的预测成果呈现指数级迅猛增长,但人类的验证能力和产业化能力却呈线性增长,两者之间差距巨大。AI一天的预测结果,人类需要10年甚至更长的时间来验证,这种矛盾就像“堰塞湖”一样堵塞了科学发现转化为实际应用的通道,不仅导致海量预测成果无法及时得到实验验证和产业化应用,还占用了大量科研资源和算力资源。
二是加快AI自主实验室的建设。王江平认为当前,AI自主实验室建设仍有诸多工作待推进。要倡导开源与模块化发展,降低自主实验室建设门槛。要探索“人在回路中”的混合增强智能,当前完全无人化的“AI科学家”尚难实现,仍需人类参与,因此“人在回路中”的增强智能在现阶段不可或缺。要发展数字孪生与通用知识模型。要探索多智能体协作的“联合科学家”模式。
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作者: 卓初盛 2025年12月17日 20:14
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