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青年科學家如何走向開放科學?北大、復旦、交大、騰訊、螞蟻等產學研大咖共探AI路徑|直擊2023浦江論壇

新火種    2023-09-20

《科創板日報》9月11日訊(記者 朱凌) 當前,開放科學倡議已成全球共識,作為通往未來的生力軍,青年科學家肩負著將倡議變為現實的重要期望。

在正在進行的2023浦江創新論壇上,一場主題為“開放科學:擁抱知識共享與科學合作的未來”的科技創新青年峰會吸引了與會者的目光。

在這場產學研科研工作者思想交鋒的峰會上,當下正熱的AIGC技術如何與科研結合,幫助科學家走向開放科學,成為嘉賓們議論的焦點。

從事數據相關工作的騰訊SSV數據中心負責人、技術部副總經理張驍認為,核心科研知識和數據共享是人類科技發展的基石,這是生成式AI助力開放科學的要點所在。

張驍談到,生成式AI是開放科學的助手,它能夠立足于海量的科研子垂類的數據,利用大語言模型高效的總結和歸納、理解能力,幫助科研工作者在海量數據中尋找跟自己真正相關,以及最有價值的小部分。如果去研發部署專業的AIGC for science產品,就能幫助大模型在科學上的提升。

螞蟻集團可信AI“蟻鑒”技術負責人、AI工程基礎設施總監孫博文則從AI安全入手。他表示,近些年,AI發展已呈現智慧的曙光,但與之伴隨的,是越來越多的風險和挑戰。如何從風險管控、安全性評測、成果監測等核心問題著手,建立安全的范式,讓AI實現安全、可控、可靠,對人類而言至關重要。優質的分享和開放,是獲取知識更為便捷的途徑,孫博文舉例說到,像甄別AI的內容,可以通過加水印的方式提示公眾該內容是AI生成以免被誤用,希望AIGC技術是安全可信。

上海交通大學船舶海洋與建筑工程學院教授金建鋼認為,我國交通系統的網絡化導致了調度與規劃脫節嚴重,需要通過數據科學和運籌優化的方法來開發新的模型和算法,以輔助交通運輸系統運營中關鍵的決策的制定。

在“平行未來的N次元”的特別版對話環節,新基石科學基金會項目總監馬俊珩、復旦大學生命科學學院教授魯伯塤、北京大學未來技術學院教授、副院長劉穎,分別從抗衰老到線粒子、從神經疾病研究到藥物開發、從生物實驗到AI輔助,分別暢談了AI對于開放科學的助力。

魯伯塤提到,自己在參與一些藥物研發時,來自于AI的幫助非常大。他說,藥物研發的思路,特別是靶向藥物的研發,是要尋找與特定蛋白結合的小分子化合物。在以前AI技術較為缺乏時,他們經常需要通過具體的篩選實驗,成本非常大,周期也很長。現在利用AI技術輔助,不用做實驗就知道具體是哪些化合物,還可以根據靶點的蛋白質結構,直接設計特定的、甚至是之前不存在的化合物,這可以極大地降低成本和壓縮周期。

劉穎則補充了自己的一個小故事,她曾向ChatGPT詢問如何延緩人類的衰老,ChatGPT的回答很長,但都基于科學家已有的研究發現。在追問實驗設計、研究細節后,她認為,“自己的工作沒有丟”——人工智能對科研有很大的輔助作用,但對于很多探索性研究,現階段仍需要人類原創性、探索性地進行。

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