当下，人工智能的火热让人们对其有了深刻的体会。尽管许多人并不完全了解人工智能的工作原理，但一提起人工智能，自动驾驶汽车、智能交互机器人、机器狗、无人机等已广为人知的应用便浮现在人们脑海中。

当人工智能深度融入科学研究，究竟会带来怎样的范式变革，又会开启哪些新的探索空间？首先需要明确“科研范式”的含义。科研范式指的是科学研究群体共同遵循的世界观和研究方式，是保证科研活动高效、有序开展的一种通行准则。人类的科研范式曾经历过四次重要演变，分别是经验范式、理论范式、模拟仿真范式和数据驱动范式。在科学发展的不同阶段，通常由某种范式主导。同时，在当前范式逐渐显露出难以解释新发现的局限时，新范式的出现便成为必然。

现今科学研究中，尤其是材料科学、合成生物学、化学、天文学和地球科学等领域，科学数据呈现出爆炸式增长。为了从这些海量数据中挖掘出知识规律，传统方法（如计算机仿真和手动实验）常显得力不从心。例如，在2005至2015年间，基因组学的序列数据几乎每7个月就要翻一番。而在天文学中，自1990年起运行的哈勃太空望远镜每周能传回约20GB的原始数据。

这正是科研人员长期以来面临的难题：一是科研成果在实际应用中的挑战；二是数据收集、处理与分析效率较低；三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式，而平台化合作较为稀少；四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后，隐藏的模式和未知的相关性才会浮现，否则只是无效冗余。同时，现代科学已进入复杂体系时代，传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。

在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。

人工智能技术的发展使科学家开始超越传统的四大科研范式，依托先进的计算技术，推动了第五代科研范式——利用人工智能技术对自然现象进行学习、模拟、预测和优化，从而推动科学发现和技术创新。相比于传统的科研方法，这种科研范式不仅显著提升了科学问题的解决效率，还为科研人员提供了新的研究角度与方向，开辟了探索未知的全新路径。

一个典型的例子是，2024年度诺贝尔物理学奖与化学奖均与人工智能研究相关。这一方面肯定了人工智能在促进基础科学进展中的关键作用，另一方面也预示着物理、化学等传统学科将变得更加开放，科学家们不再局限于传统的“可解释性”研究模式，而是通过实验校准不断完善模型，从而获得更全面的理解。

尽管人工智能带来了诸多益处，其应用仍需保持谨慎。例如在生物学研究中，作为研究对象的人类个体信息和医学特征信息都包含了较多的隐私内容。在数据挖掘和分析过程中，如果数据隐私得不到有效保护，在一定程度上会影响生物学的发展以及科学研究的可信度。虽然已有部分专家学者提出了一些创新技术手段，在保证数据安全的情况下进行数据共享交换以及模型的搭建训练，但这一问题仍需进一步探索与解决。

（作者：王中叶，系工信部网络空间公共安全研究中心特约研究员）