10月6日，国际顶级期刊《Nature》以一篇重磅特稿，将人工智能与科学界最高荣誉的关系推至聚光灯下。这场讨论的源头可追溯至2016年，生物学家、索尼AI首席执行官Hiroaki Kitano发起的”诺贝尔图灵挑战”——呼吁研发能独立完成诺奖级发现的AI系统，当时他给出的时间表指向2050年。而今，这个时间锚点正在被快速改写。
当前AI已在科研领域展现出惊人潜力，成为不可忽视的”协作者”。美国卡内基梅隆大学的”Coscientist”系统堪称典型，它依托大语言模型自主规划实验方案，指挥机器人执行复杂化学反应，其未发布的新版本更将研究生需耗时一年的计算任务压缩至半小时。斯坦福大学生物医学数据科学家JamesZou团队的突破更具标志性：AI系统从新冠RNA数据中发现人类研究者遗漏的免疫细胞特性，还在几天内自主设计出能结合新冠突变株的新型纳米抗体，经实验室验证有效。
谷歌DeepMind的AlphaFold系列则早已写下注脚。2024年诺贝尔化学奖将半数荣誉授予其研发团队，这套AI系统破解了50年悬而未决的蛋白质结构预测难题，最新版本AlphaFold3已能精准预测蛋白质、DNA等所有生命分子的相互作用，正推动药物设计与基因组学进入新纪元。更前沿的探索正在发生：东京Sakana AI实现机器学习研究自动化，谷歌等机构尝试用AI团队协作生成科研灵感，甚至首个仅由AI撰写论文、参与评审的”Agents4Science”线上会议也将于本月召开。
这些进展让学界对AI的预期不断前移。英国剑桥大学化学工程研究员、”诺贝尔图灵挑战”组织者RossKing直言：”AI达到诺奖水平是必然，分歧只在耗时10年还是50年”。美国FutureHouse实验室首席执行官Sam Rodriques的判断更为激进，他预测最晚2030年，AI就能在材料科学或神经退行性疾病治疗领域取得突破性发现——这些领域既有重大难题待解，又积累了海量可分析数据。
支撑这种乐观的，是AI正在突破”工具属性”的迹象。JamesZou团队的研究显示，AI已能从现有数据中提炼人类未察觉的科学结论，这种”自主发现”能力被视为迈向独立科研的关键一步。更重要的是，2024年诺奖已释放明确信号：物理学奖授予机器学习先驱JohnJ.Hopfield和Geoffrey Hinton，化学奖青睐AlphaFold开发者，标志着评审体系已充分认可AI对科学的变革性价值。
