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      OpenAI發(fā)布《AI作為科學(xué)合作者》報(bào)告

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      人工智能正從一個(gè)被動的工具,演變?yōu)槟苤鲃訁⑴c推理、激發(fā)靈感的“研究伙伴”。2026年1月26日,美國OpenAI公司發(fā)布《AI作為科學(xué)合作者》(AI as a Scientific Collaborator)報(bào)告。報(bào)告基于隨機(jī)抽樣的ChatGPT用戶的完整匿名對話數(shù)據(jù),就AI工具在日常研究工作中如何使用、AI在促進(jìn)科學(xué)研究新突破上的潛力、不同科學(xué)家使用AI工具的差異進(jìn)行了分析,并就如何利用AI促進(jìn)科學(xué)與數(shù)學(xué)研究提出了政策建議。

      1. 科研協(xié)作新常態(tài):ChatGPT已成科學(xué)家高頻伙伴

      報(bào)告指出,在ChatGPT平臺上,一個(gè)專注而活躍的科研用戶群體正在迅速壯大。他們包括博士生、博士后、在職研究人員及STEM領(lǐng)域教職員工,使用AI進(jìn)行技術(shù)推導(dǎo)、高等數(shù)學(xué)、工程仿真等高階任務(wù)。

      通過對ChatGPT用戶2025年1月-12月的隨機(jī)抽樣對話數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)關(guān)于高級科學(xué)和數(shù)學(xué)主題的消息量每周平均增長了約47%,從570萬條消息增加到近840萬條消息。截至2026年1月,每周有近130萬用戶討論高級科學(xué)和數(shù)學(xué)主題。


      這些跡象共同表明,ChatGPT正在加速推進(jìn)前沿研究:每月有數(shù)千萬條高級硬科學(xué)和數(shù)學(xué)提示的產(chǎn)生,源于一個(gè)不斷壯大的用戶群體,他們正使用該系統(tǒng)進(jìn)行嚴(yán)肅的科學(xué)和工程工作,以造福社會并支持經(jīng)濟(jì)增長。

      2.從工具到伙伴:AI深度介入研究全流程

      報(bào)告指出,科學(xué)家、數(shù)學(xué)家和工程師將ChatGPT視為一個(gè)高度可用的技術(shù)協(xié)作伙伴:他們可以使用這個(gè)工具進(jìn)行迭代計(jì)算、將想法轉(zhuǎn)化為代碼、驗(yàn)證假設(shè),并將復(fù)雜的材料提煉成可操作的思維模型。在OpenAI的分析中,“高級”硬科學(xué)提示被定義為那些面向研究、需要研究生或研究水平專業(yè)知識才能給出合格答案的提示。在這一群體中,用戶行為模式與普通用戶存在差異,這些差異直接映射出現(xiàn)代科研工作流程的特征。

      研究任務(wù)主要集中在以下領(lǐng)域:編程(編寫、修改和調(diào)試代碼)、數(shù)據(jù)分析(清理和合并數(shù)據(jù)集、運(yùn)行統(tǒng)計(jì)分析、解釋結(jié)果)、數(shù)學(xué)推理(推導(dǎo)、證明策略、代數(shù)驗(yàn)證、復(fù)雜計(jì)算、不同形式體系之間的轉(zhuǎn)換)以及文獻(xiàn)綜述和綜合(查找參考文獻(xiàn)、理解最新研究成果)。


      與ChatGPT的普通用戶相比,高級科學(xué)和數(shù)學(xué)用戶的表現(xiàn)如下:發(fā)送的信息量大約是普通用戶的3.5倍;涉及編程類內(nèi)容的提問頻率高出近12倍;每周平均提交9次知識概覽型指令,而普通用戶僅1.5次。

      3.能力突破:AI在科學(xué)前沿已能解決“專家級”問題

      報(bào)告顯示,在過去兩年中,大型語言模型已經(jīng)從早期在基礎(chǔ)算術(shù)上的表現(xiàn)不穩(wěn)定,發(fā)展到能夠處理多步數(shù)學(xué)推理,足以應(yīng)用于實(shí)際數(shù)學(xué)工作。這種進(jìn)步主要得益于促進(jìn)逐步推理的方法,以及與計(jì)算器、代碼執(zhí)行等工具的緊密集成,以確保精確計(jì)算。

      2025年至2026年初,AI在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的最大突破來自于“慢思考”(test-time compute scaling)技術(shù)的應(yīng)用。模型不再急于選定單一推理路徑,而是通過更多計(jì)算量來探索替代方案并進(jìn)行自我檢查。同時(shí),通過訓(xùn)練過程中獎勵可驗(yàn)證結(jié)果(如生成正確答案或可執(zhí)行代碼),AI在數(shù)學(xué)與編程方面的表現(xiàn)更加可靠,足以在人類指導(dǎo)下發(fā)揮實(shí)際作用。

      2025年7月,OpenAI的模型在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽(IMO)中達(dá)到金牌水平,與DeepMind并列,標(biāo)志著AI在數(shù)學(xué)推理能力上的重要突破。在旨在測試多步驟問題解決能力的美國數(shù)學(xué)邀請賽(AIME)中,GPT-5.2在沒有外部工具的情況下更是取得了滿分。

      目前,GPT-5.2系列在數(shù)學(xué)能力上持續(xù)進(jìn)步,已能解決諸如谷歌FrontierMath問題集的專家級問題,即即使是數(shù)學(xué)專業(yè)的優(yōu)秀博士生,也無法在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)解決它們。在該基準(zhǔn)測試的1-3級中,GPT-5.2思考模式解決了40.3%的問題。

      在物理學(xué)、化學(xué)和生物學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域,ChatGPT類大型語言模型正日益支持技術(shù)推理和工具輔助的研究工作流程,以及科學(xué)寫作。例如,在專業(yè)級科學(xué)問答基準(zhǔn)GPQA測試中,GPT-5.2 Pro和GPT-5.2 Thinking的準(zhǔn)確率分別達(dá)到93.2%和92.4%,表明其在多學(xué)科研究生級科學(xué)問題解答上得到了很高水平。

      AI正在將科學(xué)家從繁瑣的文獻(xiàn)檢索、書目整理和常規(guī)行政報(bào)告中解放出來,成為科學(xué)研究中可靠的工作流程協(xié)調(diào)者。例如,在物理領(lǐng)域,AI正被應(yīng)用于美國國家實(shí)驗(yàn)室等大型設(shè)施中,協(xié)助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、實(shí)驗(yàn)控制與決策優(yōu)化。在化學(xué)與生物學(xué)中,AI通過結(jié)合專業(yè)模型(如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型)與通用語言模型,實(shí)現(xiàn)從分子設(shè)計(jì)到實(shí)驗(yàn)規(guī)劃的全流程輔助,顯著提升了研究效率與成功率。

      4.案例見證:AI作為“合作者”已在多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)出實(shí)質(zhì)成果

      報(bào)告特別指出,AI已在多個(gè)具體研究場景中展現(xiàn)出“合作者”的潛力。例如,在數(shù)學(xué)領(lǐng)域,GPT-5.2輔助解決了數(shù)個(gè)長期未解的“埃爾德什問題”;在生物學(xué)中,OpenAI與RetroBioSciences合作,通過蛋白質(zhì)工程模型在數(shù)月內(nèi)設(shè)計(jì)出具有潛在抗衰老功能的細(xì)胞重組因子,將傳統(tǒng)需要數(shù)年試錯(cuò)的研發(fā)周期大幅壓縮。

      這些進(jìn)展表明,AI正在從“輔助工具”逐步轉(zhuǎn)變?yōu)椤把芯炕锇椤?,在?shù)學(xué)推導(dǎo)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析甚至理論構(gòu)建中發(fā)揮實(shí)質(zhì)性作用。盡管目前AI仍無法獨(dú)立完成如牛頓創(chuàng)立微積分那樣的范式級突破,但它已在連接不同學(xué)科、整合既有知識、加速發(fā)現(xiàn)進(jìn)程方面展現(xiàn)出明確價(jià)值。

      未來幾年,隨著模型能力持續(xù)提升、與科學(xué)工具的深度融合,AI有望進(jìn)一步推動多個(gè)學(xué)科進(jìn)入“加速發(fā)展期”,成為全球科研體系中不可或缺的協(xié)作力量。

      5.政策呼吁:構(gòu)建美國國家AI科研新生態(tài)

      報(bào)告就如何利用人工智能加強(qiáng)美國的科學(xué)創(chuàng)新以確保2026年是人工智能和科學(xué)年提出了包含四大支柱的政策建議:

      一是擴(kuò)大AI技能培養(yǎng),為美國勞動力和未來科學(xué)家做好準(zhǔn)備。

      建議啟動一項(xiàng)國家人工智能勞動力計(jì)劃,支持從K-12階段的人工智能課程,到社區(qū)學(xué)院和大學(xué)的AI學(xué)位與證書項(xiàng)目,并為在職人員提供短期培訓(xùn)。國會和相關(guān)部門可授權(quán)撥款,用于各州學(xué)校的AI與數(shù)據(jù)科學(xué)課程開發(fā)與教師培訓(xùn),同時(shí)設(shè)立“AI技能團(tuán)”或?qū)m?xiàng)基金,通過圖書館、就業(yè)中心和學(xué)校為社區(qū)提供免費(fèi)的AI講習(xí)班和培訓(xùn)。

      二是開放數(shù)據(jù)并拓展開放研究合作,加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

      AI輔助的科學(xué)研究能將數(shù)十年的發(fā)現(xiàn)過程壓縮至數(shù)年,尤其是在研究人員能廣泛接觸前沿AI工具和新開放數(shù)據(jù)的情況下。OpenAI支持建立國家AI研究資源,作為一個(gè)共享平臺,為學(xué)術(shù)和非營利研究者提供大規(guī)模計(jì)算資源與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,并呼吁盡快通過并落實(shí)相關(guān)立法,確保充足的資金與健全的治理機(jī)制。各機(jī)構(gòu)應(yīng)識別高價(jià)值數(shù)據(jù)集,并以機(jī)器可讀形式提供,用于AI研發(fā),同時(shí)維護(hù)數(shù)據(jù)隱私與安全,對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理,并對真實(shí)研究用途默認(rèn)開放訪問。

      三是將AI基礎(chǔ)設(shè)施(包括能源、計(jì)算與芯片)作為國家戰(zhàn)略資產(chǎn)進(jìn)行現(xiàn)代化。

      計(jì)算能力是AI驅(qū)動發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵工具。確保美國境內(nèi)擁有充足的計(jì)算資源,取決于現(xiàn)代化基礎(chǔ)設(shè)施以及對美國電網(wǎng)的充分?jǐn)U容,以避免科學(xué)進(jìn)步受能源短缺制約。聯(lián)邦政策應(yīng)利用《芯片與科學(xué)法案》賦予的權(quán)限,設(shè)立AI基礎(chǔ)設(shè)施樞紐,劃定AI創(chuàng)新區(qū)并優(yōu)先支持高容量數(shù)據(jù)中心及相關(guān)能源投資,同時(shí)簡化審批流程。通過公私合作,可為聯(lián)邦資助的研究人員獲取尖端AI系統(tǒng)能力提供支持,并加強(qiáng)在美國本土布局、建設(shè)和制造AI芯片所需的半導(dǎo)體供應(yīng)鏈。

      四是提供廣泛、規(guī)模化接觸前沿AI系統(tǒng)的途徑,并強(qiáng)化創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。

      聯(lián)邦政府應(yīng)建立國家前沿AI訪問配額制度,讓大學(xué)、國家實(shí)驗(yàn)室和非營利機(jī)構(gòu)的研究人員能夠以足以支持持續(xù)實(shí)驗(yàn)、方法開發(fā)和驗(yàn)證的規(guī)模,使用先進(jìn)AI系統(tǒng)。訪問機(jī)制應(yīng)基于廣泛、輕量化的申請流程,既支持開放探索,也服務(wù)于具體研究項(xiàng)目,將AI使用視為類似望遠(yuǎn)鏡觀測時(shí)間或超算機(jī)時(shí)的國家共享科研資源。為促進(jìn)AI技術(shù)向更廣泛經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域擴(kuò)散,聯(lián)邦政策應(yīng)擴(kuò)大“小企業(yè)創(chuàng)新研究計(jì)劃”(SBIR)以覆蓋AI技術(shù)應(yīng)用,并建立區(qū)域創(chuàng)新孵化器,將AI技術(shù)人員與地方產(chǎn)業(yè)需求對接。

      這些建議旨在系統(tǒng)性構(gòu)建美國在AI時(shí)代的科研優(yōu)勢,通過人才、數(shù)據(jù)、硬件與訪問機(jī)制的全方位提升,推動人工智能真正成為國家科技競爭力的核心引擎。

      資料來源:

      OpenAI. AI as a Scientific Collaborator From biology to black holes, ChatGPT is accelerating research. https://cdn.openai.com/pdf/f4b4a5da-b2de-418d-9fcd-6b293e9dc157/oai_ai-as-a-scientific-collaborator_jan-2026.pdf

      [本文為教育部國別和區(qū)域研究基地中國教育科學(xué)研究院國際教育研究中心成果]


      本文由中國教育科學(xué)研究院比較教育研究所“教育國際前沿”課題組負(fù)責(zé)人張永軍整理,編輯劉強(qiáng)。點(diǎn)擊左下角閱讀原文可下載該文獻(xiàn)。

      本文為原創(chuàng),歡迎轉(zhuǎn)載。

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