在科技飞速发展的当下，科研领域正迎来一场前所未有的变革。近期，AI “联合科学家” 相关系统的陆续推出，引发了业界对科研协作方式重塑的广泛关注，成为科研领域的一大热门趋势。

多国机构发力，AI “联合科学家” 系统竞相登场

科研与 AI 的融合不断加深，众多顶尖机构纷纷投身于 AI “联合科学家” 系统的研发。2024 年 11 月，美国斯坦福大学推出的 “虚拟实验室” 系统，以 OpenAI 的 GPT-4o 为基础，默认配备 “首席研究员” 和 “评论者” 两个角色，用户还能自由添加更多代理并设定专业领域，可快速生成模拟会议记录。

今年 2 月，谷歌旗下 “深度思维” 公司推出 “AI 联合科学家” 软件，由 6 个基于谷歌 Gemini 2.0 模型驱动的 AI 代理构成，分别承担想法生成、反思批评等不同职责，是谷歌生物医学 AI 研究工作的延伸。

国内方面，上海人工智能实验室的研究团队也在积极开发虚拟科学家系统 “VirSci”，专注于模拟科学家团队的合作过程以推动科研创新。他们通过研究发现，“8 个代理人 × 每人 5 轮发言” 的设置能带来最佳创造力。而斯坦福大学的斯旺森则有不同见解，认为超过 3 个专家后输出常显冗余，3 轮之后系统也容易跑题，这体现了不同研究团队在探索过程中的差异化发现。

功能多元，“代理式 AI” 成科研新助力

英国《自然》杂志指出，这些系统所采用的大型语言模型（LLM）并非简单地交换观点，它们还具备联网检索信息、执行代码、调用专业工具等功能，属于 “代理式 AI” 系统。

当前，这类 AI 系统更像是科研助理，能通过总结资料、激发灵感、提出新角度或查漏补缺等方式，帮助研究者节省时间、提高效率。不过，其能否催生真正颠覆性的想法，还需要长期的实践来验证。

未来趋势渐显，机遇与担忧并存

虽然目前这类多智能体语言模型系统尚未以大众化、便捷的方式广泛提供，但研究人员普遍认为，AI 联合科学家终将成为科研日常的一部分，就像搜索引擎一样普及，不过这并不意味着它能取代人类。

业内对其态度不一，科学家们在试用后，有的震惊于其洞察之深，有的则质疑其缺乏灵感与人性温度。同时，也有不少担忧的声音，史蒂文斯就提醒，如果年轻科研人员过度依赖 AI，可能会损害其自主思考和学习能力。

AI “联合科学家” 的出现，无疑为科研协作带来了新的可能，但其发展仍需在助力科研与保障人类科研能力培养之间找到平衡，未来其在科研领域的角色和影响值得持续关注。