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对话前 DeepMind 曹原:AI for Science 爆发, 一个新时代到来了
近日, 谷歌灵魂人物 Jeff Dean 宣布离职 , 与多位高管共同创办 Discovery Loop 公司, 聚焦 AI 驱动的科学发现。这一事件被许多人视为 AI for Science(AI4S) 赛道爆发的标志。与此同时,OpenAI、Anthropic 等顶尖实验室也在加速布局,AI 正以前所未有的速度改变人类科研的范式。前 DeepMind 资深研究科学家、Unreasonable Labs 联合创始人曹原在与硅谷 101 的对话中, 深入探讨了这一趋势背后的逻辑与挑战。
📌 从 Gemini 到科学发现:AI 的下一站
曹原认为,Jeff Dean 等人的离开并非偶然。过去几年, 谷歌将大量资源集中于 Gemini 项目, 导致其他研究方向被压缩。尽管谷歌仍拥有全栈 AI 能力, 但内部优先级调整让一些顶尖科学家感到束缚。而 AI for Science 正是他们眼中 AI 能力延伸的自然方向。
“过去两三年,行业最关注的是数学和编程能力, 比如自动写代码、解决奥数题。当这些能力成熟后, 下一个爆发点就是将其推广到更广泛的科学知识发现上。”曹原指出, 这正是 Jeff Dean 等明星团队选择创业的原因——他们希望在这个领域树立新标杆。
🔍 AI 科研闭环: 从假设到验证的自动化
曹原强调,AI 自进化、形成研发闭环是科研加速的核心。目前,AI 在数学、物理、生物等领域已取得突破:OpenAI 的 Astra 模型推导出 10 道数学难题,Anthropic 的科研版 Claude 将黎曼猜想相关下界推进至 67.2%。但真正的挑战在于, 如何让 AI 自主提出新假设、验证假设并不断自我更新。
“目前的模型能做好数学和写代码,但离‘帮助人类实现科学知识指数增长’还很远。”曹原表示, 这正是他创业的动机之一——专注于 AI for Knowledge Creation, 推动 AI 在科研中的自主性。
💡 谷歌的困境与转型
面对核心科学家流失,谷歌并非毫无准备。曹原认为, 谷歌仍重视 AI4S, 只是短期优先级调整。Demis Hassabis 虽卸任 DeepMind CEO, 但转任董事长后仍主管 AGI 和科学部门, 这显示谷歌并未放弃长期科研布局。
“谷歌在所有 AI 公司中,布局科学最早、最广、最深, 整个生态体系也最好。”曹原说,“问题不是做不好, 而是需要调整优先级和资源投入。”他预计, 谷歌会像初创公司一样加速迭代, 尽快补上模型能力的短板。
📊 行业影响:AI4S 初创公司涌现
- 科研效率跃升:AI 可快速筛选海量文献、生成假设, 缩短研发周期。
- 跨学科融合:AI 在生物制药、材料、物理等领域的应用, 将打破传统学科壁垒。
- 人才流动加速: 顶尖科学家从大厂流向初创, 推动技术落地。
🚀 未来展望: 人类与 AI 的协作
尽管 AI 在科研中作用日益凸显,曹原认为人的角色依然关键。“AI 是工具, 但提出好问题、设定研究方向仍需人类判断。”他预测, 未来 AI 将承担更多重复性工作, 而人类专注于创造性思考。
