构建面向人工智能时代的科研生态
当前，以深度学习、大语言模型为代表的人工智能（以下简称AI）技术深度赋能科学研究，带来科研范式和产业形态的新变革。人工智能驱动的科学研究（AI for Science, 以下简称AI4S）已在蛋白质三维结构预测、分子动力学模拟、芯片全自动设计、新型药物研发等领域展现出超越传统科研范式的强大优势，有望成为驱动科学研究的“第五范式”。近年来，美国、欧盟、日本加速推动AI4S，我国也启动了人工智能驱动的科学研究专项部署工作，将AI4S提升到国家科技战略的高度。AI4S不仅代表着一种新型科研技术手段和方法，更是一种全新的知识生产模式，要求对科学研究的思维、行为和组织模式进行全方位变革。我国在AI技术、科研数据和算力资源等方面有良好基础，但是传统科研生态在人才培养、科研组织、科研资源和科技伦理等方面面临突出挑战。推动构建与AI4S发展相适应的科研生态有助于增强我国基础科学研究实力，促进“人工智能+”赋能新质生产力发展，助推实现高水平科技自立自强。
培养人才：从专门人才到复合人才
人类特有的非线性抽象思维与机器的逻辑推理模式在AI4S中深度融合。科研工作者通过提供创新思维和专业知识来优化AI模型，AI则以其强大的数据处理能力为科研工作者提供海量知识库、模拟自然现象并推断未知规律。“人类在环”模式是AI4S的核心特征之一，它强调人机协作的重要性。在这种模式下，科研人员不仅是算法的设计者和使用者，更是问题的提出者和解决方案的评估者。因此，培养适应AI4S需求的复合型人才至关重要。
为了满足这一需求，高校和研......
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