现在AI在科学圈的存在感越来越强，从预测蛋白质结构的AlphaFold，到能自己设计化学实验的系统，机器智能正在慢慢改写科学发现的规则。

这时候就有人问了，AI能不能独立搞出那种够格拿诺贝尔奖的突破？

说实话，这个问题我第一次听见时，还觉得有点天方夜谭，毕竟诺奖是科学圈的顶流荣誉，人类得熬多少年、闯多少关才能拿下一个，AI真有这本事？

2016年有个叫北野宏明的生物学家，直接抛出了“诺贝尔图灵挑战”，说要到2050年搞出能自主完成诺奖级别发现的AI系统。

这系统可不是随便跑跑数据就行，得自己提假设、设计实验、分析数据，最后还能构建理论，一套流程全自己来。

现在离2050年还有二十多年，可有些研究者觉得这个时间表太保守了。

英国剑桥大学的罗斯・金就说，AI拿诺奖“几乎是必然的”，大家争的不是能不能成，是要10年还是50年。

本来想，这话说得也太满了吧？后来看了AI这些年干的事，又有点动摇，它能帮着解码动物语言，还能预测宇宙里生命咋来的，甚至能优化量子计算机的组装、算准沙尘暴的路径，这些活儿搁以前，哪件不得让科学家忙上好一阵子。

不过AI现在还没到能独当一面的地步，它的科研路大概分三个阶段走。

目前多数AI还停在第一阶段，就是当高级助手和合作者。

卡内基梅隆大学有个化学家叫加布・戈麦斯，他开发的Coscientist系统就挺典型，靠大语言模型就能操控机器人实验室的设备，规划并执行复杂的化学反应。

戈麦斯的学生说，以前算个反应的过渡状态，软件得花半小时，可这事搁戈麦斯当研究生的时候，足足折腾了一年多。

老实讲，单看这效率差，就知道AI给科研省了多少事，但这还只是个开始。

有个叫SakanaAI的公司在琢磨让机器学习研究自动化，谷歌的人也在试让聊天机器人组队想科学点子，这些动作都说明，AI不满足于只干特定任务，想往更高级的科学推理上靠。

AI进阶第二步：能自己找科研“漏网之鱼”了？

等AI走到第二阶段，就能自己提假设、评假设了。

斯坦福大学有个搞生物医学数据的科学家叫詹姆斯・邹，他的团队已经在探这条路了。

他们做的系统能搜生物数据，找出研究者没注意到的点。

比如分析新冠相关的RNA序列数据时，系统发现有些免疫细胞死的时候更容易肿起来，这事连原来写论文的人都没往深了挖。

如此看来，AI这时候更像个“查漏补缺”的角色，能帮人类避开思维盲区。

但有个问题得说清楚，这系统得靠高质量的数据才能干活，要是碰到那些没整理好的实验笔记、模糊的影像资料，它也没辙。

至于第三阶段，就是AI能自己提问题、设计实验、动手执行，全程不用人类插手。

FutureHouse实验室的CEO萨姆・罗德里克斯说，这种能力“最迟在2030年”就能有，到时候搞不好就能出诺奖级的发现。

他觉得材料科学或者治神经退行性疾病的领域，最有可能让AI搞出突破。

本来想，2030年也没几年了，真能这么快？后来发现2024年麻省理工的AI已经能自己设计新型基因编辑工具的实验方案了，虽然还得人类确认安全，但那套设计逻辑已经够得上顶级科研的水准，看来萨姆的话也不是没道理。

可AI想真的搞出诺奖级突破，还有不少坎要过。

西雅图艾伦AI研究所的道格・唐尼团队测过57个AI代理，发现这些AI完成单个科学相关任务还行，可要是让它们从构思到执行搞完整的研究项目，成功率就特别低。

更核心的问题是，AI懂的是结果，不是原理。

有研究发现，AI能算准行星绕恒星转的轨迹，却没法推导出控制天体运动的物理定律。

说白了，它是在模仿原理产生的结果，不是真的理解原理。

搞科研要是不懂原理，咋能有真正的创新？

亚利桑那州立大学的计算机科学家SubbaraoKambhampati说，人类研究者的生活经验对搞懂基础科学原理特别重要，可AI只能靠输入的数据集间接“体验”世界，缺了这份真实体验，它可能连真正有新意的问题都提不出来。

南加州大学的AI研究员约兰达・吉尔也说，想让AI拿诺奖，得让它学会“元推理”，就是能自己评估、调整思考过程，说白了就是“思考自己的思维”。

只有这样，AI才能权衡不同实验的价值，根据新发现改理论。

AI搞科研，光技术行还不够？伦理这关不好过

除了技术问题，AI搞科研还得面对伦理和社会层面的麻烦。

耶鲁大学的人类学家丽莎・梅塞里和普林斯顿大学的心理学家莫莉・克罗克特就警告，要是科研圈太依赖AI，可能会出更多错，还会挤掉其他研究方法，少了创新的机会。

更让人担心的是，现在不少初级科学家的活儿都让AI干了，年轻研究者可能没机会练手，最后整个科学界的创新能力都会受影响。

2025年哈佛大学做过个调查，有三成化学专业的研究生说，AI替他们做了八成的基础实验训练，这么下去，年轻人咋能掌握真本事？

当然也有人觉得，AI搞科研是大势所趋，关键是怎么引导。

之前关于诺贝尔图灵挑战的会议上，大家就讨论了不少关键问题：AI要不要先搞出通用人工智能才能拿诺奖？它搞发现的路子会不会和人类不一样？AI自动发现的东西，法律和道德上该怎么算？

这些问题都得靠实际测试才能有答案，就像吉尔说的，“获得这些答案的唯一方法是测试它们，就像我们对任何假设所做的那样。”

接下来要办的Agents4Science虚拟会议就挺有意思，所有论文都得AI和人类一起写、一起审，这也算是探索人机协作的新方式了。

说到底，AI在科学领域的进步确实快，机会多但挑战也大。

不管最后它能不能拿诺奖，这个演进过程已经在改变我们对科学发现的理解了。

关键是别光顾着追求技术进步，把科学研究的人文价值和创新精神丢了。

毕竟搞科研不是比谁快，是比谁能真正搞懂这个世界，能给人类带来实在的好处。