在人工智能（AI）技术迅猛发展的当下，AI智能体在自主开展科学研究方面的能力日益增强，科学家们正遭遇一个前所未有的难题：自己的科研成果是否会被AI抢先一步发现并发表？

在过去的五周内，已经至少发生了两起类似事件。科学家们长期探索的问题，竟然被AI公司抢先给出了答案，或者在他们即将公布成果之际，AI已经得出了结果。出于对未发表研究可能被AI获取的担忧，一些科学家开始减少对这类工具的使用。

与此同时，部分AI研究人员指出，随着AI智能体能力的不断提升，它们确实有可能比科学家更早地找到问题的答案。

随着AI智能体在科研领域的表现愈发抢眼，科学家们开始担忧，他们的研究成果不仅可能被人类同行抢先，还可能被AI机器人夺走。图片来源：《自然》网站

AI与科学家的研究“不期而遇”

在数学领域，美国纽约大学的数学家特里斯坦·巴克马斯特与AI公司Anthropic的数学家莱文特·阿尔波格合作研究纳维-斯托克斯问题已有一年之久。9月7日，巴克马斯特公布了他们的研究进展，并附上了一份解决该问题的简化版论文。然而，次日OpenAI便宣布，其AI智能体已经攻克了这一著名的数学难题。

巴克马斯特随即提出疑问：他们此前输入OpenAI工具的信息，是否被用于了模型的训练？OpenAI对此予以否认，并表示在研究成果公开前，其研究人员和AI智能体并未接触过这些成果。

生物学领域也出现了类似的争议。9月23日，Anthropic宣布，其AI智能体Claude发现了一种新型酶系统，并将其命名为“阵列相关逆转录酶”（ART）。公司称，Claude通过分析海量的DNA序列，发现某些逆转录酶附近存在类似CRISPR的重复DNA序列。

几天后，丹麦哥本哈根大学的计算生物学博士生马里奥·罗德里格斯·梅斯特提出质疑：他和同事从2022年起便开始研究相关酶，并在过去几年里一直使用Claude处理科研任务，向其分享尚未发表的研究材料。而Claude公布的系统与他们团队此前的研究存在明显的重合，尤其是逆转录酶附近的重复序列及相关分子。不过，他无法确定Anthropic宣布的发现是否受到了他们研究的影响，也没有确凿的证据证明公司直接使用了这些未发表的成果。

Anthropic回应称，公司此前并不知道有研究描述过相同的生物学发现，并强调Claude的独特贡献在于识别出相关逆转录酶属于一个更大的系统。公司还重申，Claude并未使用用户对话记录进行训练。

徽声在线指出，这些事件引发了一系列深刻的问题：谁拥有并控制科学数据？当科学家向AI智能体提供尚未发表的研究思路时，什么样的发现才能被视为AI自主完成的发现？在AI辅助科研取得突破的时代，研究成果应该如何署名和确认贡献？

科学家对AI的使用开始设限

目前，不少科学家开始重新评估向商业AI工具提供研究信息的风险，并调整了使用方式。

德国明斯特大学的生殖表观遗传学家桑德拉·劳伦蒂诺表示，她现在仅用AI来检查代码错误。在使用前，她会将代码中的参数和变量名称更改为通用标签，以避免向系统透露实验信息。

新西兰奥克兰大学的听觉认知科学家塞缪尔·梅尔为实验室制定了AI使用政策，禁止学生向商业大语言模型上传受保护的信息，并提醒他们不要将这些模型用于研究过程中的任何环节。在他看来，如果无法确定第三方会如何处理相关信息，将知识产权交给商业AI服务存在巨大的风险。

选择退出模型训练，也未必能完全消除科学家的顾虑。AI研究人员、非营利组织Evitable的创始人大卫·克鲁格指出，即使用户退出模型训练，甚至完全不使用相关系统，也未必能确保信息的安全。

风险还可能出现在科研管理环节。徽声在线指出，外部评审人员如果将保密的科研基金申请书上传至AI模型进行评估，也可能使尚未公开的研究构想泄露。英国惠康基金会等科研资助机构已经禁止了此类做法。

AI参与科研需有规范可循

AI是否会抢在人类之前找到答案？美国加州伯克利AI安全研究机构Resolution的首席科学家杰弗里·欧文认为，即使AI智能体从未接触过科学家的私人研究数据，人类长期积累的“知识海洋”也足以支撑它们不断取得新发现。随着推理能力的持续增强，科学家可能会一次又一次地发现，AI已经先于他们找到了答案。

欧文强调，科学发现被AI抢先，不一定是因为上传了未发表的论文，也可能仅仅是因为AI越来越擅长解决问题。当被问及这一预测时，OpenAI拒绝发表评论，Anthropic则未作出回应。

然而，能抢先给出答案，并不意味着能独立推动科学发现。AI研究人员、旧金山初创公司Adaption的联合创始人萨拉·胡克认为，AI智能体目前仍不擅长提出推动科学发现所必需的问题，科学家在提出假设、确定研究方向方面依然发挥着至关重要的作用。

随着AI参与科研的程度不断加深，科研规范也需要与时俱进，回应新的现实。英国《自然》杂志9月16日发表社论指出，AI公司应与科学界携手合作，建立可靠、透明的成果贡献认定机制，并通过独立验证、提高研究过程透明度以及恰当承认已有研究，来维护科研诚信。10月7日发表于《遗传学前沿》的一篇综述进一步指出，使用AI智能体的科学家应监督其工作，披露AI在研究中的贡献，并对相关研究承担责任。由于AI无法承担道德和学术责任，因此不应被列为论文作者。

面向未来，如何确认研究贡献、确保成果经过验证，以及明确科学家和AI公司的责任，是科学界需要共同面对和解决的问题。

（原标题为《AI开始“抢跑”，科研规则面临新考验》）

来源：张佳欣/科技日报