美國宣戰(zhàn)，AI曼哈頓計(jì)劃打響第一槍！「AI科學(xué)家」成最新核武器

新智元報(bào)道

編輯：KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】美國開啟AI曼哈頓計(jì)劃，舉國豪賭AI科學(xué)家！

特朗普按下「創(chuàng)世紀(jì)」按鈕之時(shí)，美國舉國豪賭「AI曼哈頓計(jì)劃」！

白宮給它起名叫——美國創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃（US Genesis Mission）： 讓AI直接參與提出科學(xué)假設(shè)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、分析數(shù)據(jù)，讓「AI科學(xué)家」加速科研創(chuàng)新。

就在創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃宣布后的第二天——

美國能源部科學(xué)事務(wù)副部長兼「創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃」項(xiàng)目主任Darío Gil，聯(lián)手斯坦福大學(xué)教授Kathryn A. Moler，在《科學(xué)》（Science）雜志發(fā)表社論，點(diǎn)題只有一句話：

讓AI加速科研，應(yīng)該變成一場(chǎng)科研界共同參與的運(yùn)動(dòng)。

他們強(qiáng)調(diào)兩件事：

• 好的科研，始于對(duì)話和好問題；

• AI真正的價(jià)值，不止寫論文摘要，而是生成可驗(yàn)證的結(jié)果。

美國要造「AI原子彈」

繼之后，創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃是美國的又一記重拳。

這一次，美國所圖更大——直接把它類比成二戰(zhàn)時(shí)期的核武器研發(fā)計(jì)劃——「。

這場(chǎng)「AI曼哈頓計(jì)劃」，要?jiǎng)訂T的是全美科研與工業(yè)體系：

• 調(diào)動(dòng)國家實(shí)驗(yàn)室的頂級(jí)科學(xué)家；

• 聯(lián)合創(chuàng)新企業(yè)和美國頂尖大學(xué)；

• 打通現(xiàn)有科研基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫、生產(chǎn)設(shè)施；

• 甚至聯(lián)動(dòng)國家安全體系中的算力與數(shù)據(jù)資源。

白宮的目標(biāo)寫得很直白：

訓(xùn)練「科學(xué)基礎(chǔ)模型」、打造科研智能體，

讓AI深度嵌入科研流程，驗(yàn)證全新假設(shè)、自動(dòng)化研究步驟，

用數(shù)量級(jí)的速度提升科學(xué)突破率。

在《科學(xué)》社論，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人給出了路線圖：如果把這類AI嵌入科研全流程——「提出假設(shè) → 設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn) → 采集數(shù)據(jù) → 分析結(jié)果」，科研生產(chǎn)力有機(jī)會(huì)迎來數(shù)量級(jí)的躍遷。

但他們也警告：

• 如果沒有可解釋性，AI可能放大原有偏見；

• 如果沒有責(zé)任邊界，所謂「AI 科學(xué)家」就可能變成危險(xiǎn)的黑箱。

AI科學(xué)家是美國新國策

在白宮看來，把AI真正嵌入科研工作流，是一個(gè)國家級(jí)生產(chǎn)力問題。

只要做成一件事：

讓每一位科學(xué)家，都擁有能力爆表的「AI搭檔」。

本周，白宮重磅宣布啟動(dòng)「美國創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃」（US Genesis Mission），瞬間點(diǎn)燃了關(guān)于如何兌現(xiàn)這一潛力的關(guān)鍵探討。

但科研的成功，始于提出正確的科學(xué)問題。

首先，要精準(zhǔn)鎖定那些能帶來顛覆性突破的難題，以此倒逼AI方法論的進(jìn)化和「人機(jī)協(xié)作」模式的升級(jí)，最終更廣泛加速科學(xué)研究。

看看前沿領(lǐng)域正在發(fā)生什么：

• 在核聚變能源領(lǐng)域，這意味著利用AI來「馴服」比太陽核心更熾熱的等離子體——通過精準(zhǔn)預(yù)測(cè)其不穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)控制；

• 在分子與材料科學(xué)領(lǐng)域，這意味著要開發(fā)出能預(yù)測(cè)動(dòng)力學(xué)和功能特性的模型，從而開啟全新的發(fā)現(xiàn)之旅；

• 而在量子前沿，這意味著加速算法的開發(fā)，去模擬自然界的奧秘，并攻克那些目前看似無解的頑疾。

換句話說：先把最硬的骨頭挑出來，再讓AI去咬。

研究的成功，更取決于為AI模型提供「燃料」的數(shù)據(jù)。

不妨看看蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫（Protein Data Bank）的例子，正是它提供的關(guān)鍵數(shù)據(jù)集，才成就了如今蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的輝煌。

蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)銀行（PDB）作為生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域首個(gè)開放獲取數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)資源，如今已成為支撐科學(xué)發(fā)現(xiàn)的核心實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)全球引領(lǐng)平臺(tái)。其中，美國的RCSB蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫，負(fù)責(zé)管理大型生物分子（蛋白質(zhì)、DNA和RNA）三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的歸檔工作。這些數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)生物學(xué)、健康醫(yī)療、能源及生物技術(shù)領(lǐng)域研究與教育的重要基石。

這一成就的背后，是數(shù)十年如一日的投入與積累：既要像先進(jìn)光源這樣的實(shí)驗(yàn)工具來生成數(shù)據(jù)，也需要開放獲取的存儲(chǔ)庫來共享信息。

大科學(xué)裝置，通過提供豐富且結(jié)構(gòu)相對(duì)規(guī)范的數(shù)據(jù)，打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，比如

「薇拉·魯賓天文臺(tái)」（Vera C. Rubin Observatory）、

「先進(jìn)光子源」（Advanced 、Photon Source ）、

「大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)」（Large Hadron Collider）

左右滑動(dòng)查看

問題在于——

真正的科研世界，遠(yuǎn)不止這些「干凈的」大裝置數(shù)據(jù)。

在更廣泛的研發(fā)體系里，數(shù)據(jù)往往是這樣的：

• 分散在不同實(shí)驗(yàn)室、企業(yè)和部門；

• 格式五花八門，標(biāo)準(zhǔn)各說各話；

• 元數(shù)據(jù)缺失，連「這是什么」「怎么來的」都說不清。

這就形成了一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島。對(duì)AI來說，它們幾乎是「不可用」的。

要將這些孤立的數(shù)據(jù)孤島轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的創(chuàng)新引擎，需要科學(xué)家、美國國家機(jī)構(gòu)以及各方利益相關(guān)者通力合作：

既要清洗整理現(xiàn)有的存量數(shù)據(jù)，使其能被AI所用；

更要建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，讓未來的數(shù)據(jù)從誕生之初就具備「AI就緒」（AI ready）的基因，且易于獲取。

下一代科學(xué)家，呼喚的是一種集大成者的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施：

• 打通E級(jí)（Exascale）高性能計(jì)算、專用AI、量子超級(jí)計(jì)算機(jī)；

• 融合安全網(wǎng)絡(luò)、按需調(diào)用的云算力以及海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；

• 更進(jìn)一步，連接傳感器、控制器等邊緣設(shè)備，并植入專用AI算法，實(shí)時(shí)采集現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)控制。

不止大語言模型

AI與科學(xué)的融合，絕不止于通用大語言模型。

接下來更重要的，是一類混合模型——

把「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力」和「?jìng)鹘y(tǒng)物理模擬的精確預(yù)測(cè)」，綁在一套系統(tǒng)里。

關(guān)鍵在于「輔助」而非「替代」。

這些新模型將成為經(jīng)典科學(xué)模型的左膀右臂，并在流程中設(shè)置「檢查點(diǎn)」，利用已知物理模型和真實(shí)數(shù)據(jù)，時(shí)刻校驗(yàn)并糾正AI生成的結(jié)果。

當(dāng)這種混合模型，和「科學(xué)智能體」（Scientific Agents）結(jié)合時(shí)，奇跡發(fā)生了:

科學(xué)發(fā)現(xiàn)周期將被大幅壓縮，每一次AI分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，都會(huì)注入到一個(gè)自我進(jìn)化的增強(qiáng)循環(huán)中。

所謂科學(xué)智能體，就是在人類指令下，自動(dòng)協(xié)調(diào)文獻(xiàn)檢索、假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析等步驟的AI系統(tǒng)。

要讓AI真正成為科學(xué)家的「好搭檔」，它必須能產(chǎn)出經(jīng)得起推敲、可驗(yàn)證的成果。

所有數(shù)據(jù)、方法論、代碼和產(chǎn)出，都必須攤在陽光下，接受公眾審視。

這就要求研究人員、科研機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)期刊乃至資助機(jī)構(gòu)進(jìn)行全行業(yè)動(dòng)員，共同推動(dòng)開源模型、標(biāo)準(zhǔn)化工具以及「開箱即用」數(shù)據(jù)的普及。

AI組合拳解鎖人類級(jí)智能

與之呼應(yīng)，同日《自然》發(fā)表的社論提出:

把大模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，與符號(hào)推理、規(guī)劃模塊組合在一起，可能是邁向「接近人類水平智能」的關(guān)鍵路徑之一。

幾十年前，符號(hào)系統(tǒng)曾是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)跑者。

然而，到了2010年代初，它們被更靈活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在了身后。這些AI模型擅長從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，構(gòu)成了大語言模型（LLMs）以及ChatGPT等應(yīng)用的基礎(chǔ)。

然而現(xiàn)在，計(jì)算機(jī)科學(xué)界正在極力推動(dòng)這種「新老技術(shù)」進(jìn)行更優(yōu)化、更大膽的融合。

「神經(jīng)符號(hào)AI」（Neurosymbolic AI）已成為當(dāng)前業(yè)界最熱門的流行詞。

馬里蘭大學(xué)帕克分校（University of Maryland, College Park）的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Brandon Colelough，追蹤了學(xué)術(shù)論文中這一概念的迅速崛起。

數(shù)據(jù)顯示，人們對(duì)神經(jīng)符號(hào)AI的興趣在2021年左右出現(xiàn)激增，且目前毫無減弱的跡象。

不少研究者松了口氣：

這意味著，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI研究中的「不健康壟斷」，終于開始被打破。

這兩種策略的深度融合，可能會(huì)通向通用人工智能（AGI）：即像人類一樣，AI能夠推理，還能將知識(shí)從一種情境遷移推廣到另一種情境。

Colelough指出，這種技術(shù)對(duì)于軍事或醫(yī)療決策等高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用場(chǎng)景也可能大有裨益。他解釋道，由于符號(hào) AI 具有透明性且易于被人類理解，它不存在那種讓人難以信任神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的「黑箱綜合癥」（Black box syndrome）。

神經(jīng)符號(hào)AI已有一些成功的先例，包括谷歌DeepMind的AlphaGeometry。

但是，如何找出將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與符號(hào)AI結(jié)合成一個(gè)通用系統(tǒng)的最佳方式，仍是一個(gè)貸借的難題。

「你實(shí)際上是在構(gòu)建某種雙頭野獸，」同樣來自馬里蘭大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 William Regli說道。

兩大頂刊在同一時(shí)間窗口集中發(fā)聲，相當(dāng)于給「AI參與科學(xué)發(fā)現(xiàn)」的路線圖蓋章，也為公眾討論「人類與AI在知識(shí)生產(chǎn)上的分工」提供了一個(gè)高話題度的入口。

終極科學(xué)諾言

Darío Gil等認(rèn)為，AI加速科學(xué)的引擎，需要公私兩股資金的合力注入——

現(xiàn)在正是嘗試新方法的最佳時(shí)機(jī)：聯(lián)合投資算力基建、搭建數(shù)據(jù)共享框架、針對(duì)能催生AI新范式的難題展開協(xié)同攻關(guān)。

這一戰(zhàn)略的價(jià)值，絕不止步于科學(xué)界，它將輻射至整個(gè)經(jīng)濟(jì)體。

目前，研發(fā)投入占美國GDP的3.5%，這臺(tái)強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)引擎所產(chǎn)出的回報(bào)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了投入成本。

通過賦能跨學(xué)科、跨機(jī)構(gòu)的研究人員，AI將全面加速科學(xué)與工程的演進(jìn)。它將大幅提升科研的生產(chǎn)力與影響力，引爆創(chuàng)新，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，最終造福人類生活。

這，就是在這個(gè)全新發(fā)現(xiàn)時(shí)代美國許下的終極諾言。

同一個(gè)時(shí)間窗口，《科學(xué)》和《自然》同時(shí)發(fā)社論，一起蓋了兩個(gè)章：

1. AI參與科學(xué)發(fā)現(xiàn)，不再只是邊緣話題，而是被寫進(jìn)國家級(jí)議程。

2. 圍繞人類與AI在知識(shí)生產(chǎn)上的分工，公共討論的門檻被正式抬高。

接下來，我們會(huì)越來越頻繁地聽到AI與人類在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中互動(dòng)出現(xiàn)的問題。

可以確定的是：

當(dāng)白宮把「AI科學(xué)家」當(dāng)成國家戰(zhàn)略來做，全球科研和產(chǎn)業(yè)的博弈，也會(huì)隨之加速。

參考資料：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aee0605

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03856-1

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