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　　AI for Science（簡稱AI4S）是當前AI應用發展的一個重點方向。2024年4月29日，美國總統科學技術顧問委員會（PCAST）組織美國領域內權威專家，發布了《賦能研究：利用人工智能應對全球挑戰》報告（簡稱《報告》）。該報告提出AI4S發展的“三角”模型，詳細分析了AI4S的發展潛力、重點領域和具體需求，並為美國總統提供了清晰的建議尊龍凱時，是一份高質量的AI4S政策咨詢報告。本文對該報告核心內容進行解讀男女車車好快的車車有點污網站。

　　1.《報告》是美國總統《關于安全、可靠和可信地開發和使用的人工智能的行政令》中的一項研究任務男女車車好快的車車有點污網站。

　　美國白宮圍繞人工智能發展的重點方向，不定期發布重要文件尊龍凱時APP下載，尊龍凱時 - 人生就是搏!平台，包括：《人工智能權利法案藍圖：讓自動化系統服務于美國人民》、《美國國家人工智能研發戰略計劃》、《關于安全、可靠和可信地開發和使用人工智能的行政令》。《報告》作為《關于安全、可靠且可信賴的開發和使用人工智能的行政令》的指定任務尊龍凱時，在美國的人工智能政策文件中佔有重要地位。

　　美國能源部、國防部、衛生部等部門近年來已陸續發布本領域的AI4S報告。PCAST作為總統最高級別的科學政策顧問團，《報告》內容統籌協調各部門的研究成果和政策建議，從更宏觀、更綜合的角度對AI4S的發展機遇和挑戰做出了回應。

　　依據《行政令》中的要求，《報告》立足于解決重大社會與全球挑戰，解決當前科學研究過程中人工智能技術的應用障礙。《報告》的出台，為總統提供了新的科研組織模式和科研流程規範建議，將為美國政府在AI4S領域的下一步決策提供有力支撐男女車車好快的車車有點污網站。

　　《報告》提出人工智能支持科學（AI4S）發展的三大關鍵要素：提升能力、共享資源和規範科研。三大要素在AI4S領域形成了一個互相作用、互相促進的良性循環，為科學研究的快速發展提供了強有力的支持。

　　“提升能力”，指科學家使用人工智能提升科研能力與效率。科學家基于AI4S產生的創新成果能夠進一步促進“AI的資源共享”和“科研活動的規範”尊龍凱時人生就是博!。。

　　“共享資源”，指分享算力、數據、模型等AI4S基礎資源。推動AI4S資源的廣泛使用，一方面能加快“規範科研活動”的普及速度，同時也能助力更多科研團隊“提升能力”，提升整體科研水平。

　　“規範制度”，指科研全流程負責任使用人工智能工具。規範科研活動，有助于保證“AI資源共享”的質量，也在“提升科學家能力”過程中加速高質量成果產出。

　　“三角”模型解析了AI4S範式中的技術要素，以及三要素在提升科研效率中的協同作用，為評判AI4S科研工作流程提供了基礎的分析框架。

　　基于三角模型，AI4S的發展前景（如下表1）主要分為三方面：一是科研能力提升，AI能夠協助科學家決策、處理日常任務、自動化實驗流程、承擔高通量計算模擬、復雜數據分析等任務；二是基礎資源共享，多模態科學模型能夠進行學科融合、降低科研成本、促進科研機構合作、使AI4S大科學計劃成為可能。三是規範科研制度，AI4S需要負責任的科研制度，這些科研制度將整合到科研工作全流程中。

　　目前來看，AI並非在所有的科學領域都能夠高效應用。《報告》綜合評估AI4S對社會經濟發展、公共安全、環境保護等關鍵領域的深遠影響尊龍凱時，確定了七大典型領域。在生命科學領域推動疾病治療進展，在氣象科學領域減輕極端天氣事件的影響，在物理學和宇宙學領域探索新的規律，在集成電路領域增強半導體自動化設計能力，在材料科學研究領域開發超導體技術，在農業和藥物設計領域的創新應用，以及在社會科學領域利用數據驅動政策制定。雖然AI4S能夠發揮作用的領域不僅限于此7大領域男女車車好快的車車有點污網站，但是《報告》撰寫組認為，這7個領域的科學研究與AI4S範式適配度高，在應對社會與全球挑戰方面具有先發優勢，預計可獲得較大收益。

　　鑑于以上重點需求，《報告》提出了5條建議，其中2條是關于資源共享，2條關于制度規範諾貝爾獎，1條關于能力提升。

　　資源共享方面，《報告》考察了當前美國國會主導的國家人工智能研究資源（NAIRR）項目，該項目在2023至2025年期間的預算高達24億美元，涉及多個政府機構，如國防高級研究計劃局（DARPA）、美國宇航局（NASA）等共同為獲批研究項目分享計算資源、內部AI模型和數據集。《報告》強調，為了支持尖端研究，需要高質量數據和最先進的AI模型。因此，該報告建議在NAIRR的基礎上，一是擴大共享人工智能模型評測基準和計算資源，二是進一步對研究項目開放聯邦數據集尊龍凱時平台登錄，、以促進科研創新和進步。

　　規範制度方面，《報告》指出，人工智能系統在缺乏適當基準指標、驗證程序和負責任使用的情況下，可能產生不可靠的輸出結果，對科學領域造成潛在危害。為此，《報告》建議：一是制定評估AI模型準確性、可重復性和可解釋性的標準，並開發識別數據偏見以及區分合成數據與真實數據的工具；二是在科研全階段採用負責任、透明和可信的AI使用原則，以管理潛在風險科學研究，。

　　提升科學家研究能力方面，《報告》強調應新增相關科研項目尊龍凱時，激勵科研人員完善AI4S的科研基礎設施。建議將科學數據標注尊龍凱時、科學模型訓練等關鍵環節納入科研基金項目的支持範圍，以激勵科研人員積極參與AI4S模型配套系統設施的開發研究工作。

　　隨著AI4S領域的迅猛發展，建議參考AI4S發展“三角”模型，以重點領域為基礎，以新增科研項目為引領，以健全科研管理體系為抓手，全面提升科研效率。

　　基于《報告》提出的七大AI4S優先發展領域，結合本市基礎，建議在兩方面率先發力尊龍凱時。一是在生物醫藥領域，開展新藥創制尊龍凱時 - 人生就是搏!、基因研究、生物育種研究。二是在新材料領域，開展量子、超導、熱電、軟材料等新型材料開發、性能預測與合成路徑設計。

　　在科研基金項目的支持範圍中，建議增加專門針對AI4S基礎建設的研究項目。一是將科學數據標注和科學模型訓練等關鍵活動納入科研基金項目的資助範圍。二是研究評估科學模型的基準數據集，以建立評估和比較不同AI4S模型性能的標準化方法。

　　在科研管理規範方面男女車車好快的車車有點污網站，需要根據AI4S範式特征進行相應調整。一是在科研項目規則要求中實施全流程管控，以提升科研工作的效率男女車車好快的車車有點污網站，並防止人工智能輔助過程中可能出現的錯誤。二是應確保AI4S科研實踐符合倫理標準與安全要求，以促進科研的可持續發展。

　　建議參考NAIRR機制，在重點學科與研究方向設立AI4S科研設施共享項目。推動國家學科數據庫之間以及與其他數據庫進行科研數據、科研模型等資源共享。推動科研雲平台、算力雲服務平台、數字孿生軟件平台等基礎設施加強聯合，以打破AI4S科研資源壁壘，保證AI4S科研數據成果安全集中，提升AI4S研究生態縱深。

　　吳琪，上海市科學學研究所科技與社會研究室博士後。李輝，上海市科學學研究所科技與社會研究室研究員。文章觀點不代表主辦機構立場。