前阵子西湖大学扔出个大新闻，说他们搞出个叫DeepScientist的AI。这AI不一般，宣传里说它能自己定科研目标，自己一步步把研究做完，甚至能力比...
2025-10-19 0
别慌！DeepScientist替代不了科学家，但这些人可能危险了
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2025年10月19日 06:09 0
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前阵子西湖大学扔出个大新闻，说他们搞出个叫DeepScientist的AI。
这AI不一般，宣传里说它能自己定科研目标，自己一步步把研究做完，甚至能力比人类科学家还强。
底下网友立马乐了，评论区刷满“好家伙，这下科学家也得担心失业了”。
但调侃归调侃，咱们得掰扯清楚一个事儿，造个能聊天的大语言模型，跟造个真能当科学家的AI，根本不是一回事。
以前那些AI，就是“知识老顽固”，学了点东西就当圣经，根本不敢推翻，这DeepScientist真能跳出这个坑吗？
AI当科学家？先破“知识迷信”这关
要聊DeepScientist，得先说说以前的AI为啥当不了科学家，有个叫托马斯・库恩的科学哲学家说过，科学不是一点点攒知识，而是换“思路框架”。
就像以前大家都觉得地球是宇宙中心，天文学家们就在这个框架里修修补补，直到实在解释不通了，哥白尼才提出太阳是中心，这就是换了个新框架。
以前的AI根本不会干这个，学了“地球中心”就认死理，哪怕出现矛盾数据，也只会往旧框架里塞。
我之前也觉得，AI再厉害也就那样，无非是算得快、记得多。
但看了DeepScientist的论文才发现，人家从根上就没走老路，传统AI都有个固定的知识库，跟捧着本圣经似的，碰不得改不得。
这AI倒好，根本没这东西，它每次启动，都会先从网上抓最新的论文，保证自己学的是最新的东西。
更关键的是，它还记着自己每次实验的成败，代码崩了、性能掉了、试了没用，这些都一字不落记在“实验记忆”里。
这比有些人类研究员还实在，至少不藏着掖着失败的数据，更有意思的是，它根本没把顶刊论文当真理。
在它的逻辑里，那些所谓的“领域最高水平”，就是用来超越的，以前的AI是“知识信徒”，它倒像个“权威反叛者”。
比如研究AI文本识别时，人类都盯着词汇、语法这些语言学特征，它偏不，直接质疑“这条路是不是走死了”。
这种敢跟主流叫板的劲儿，倒真有点科学家的样子，当然了，光敢质疑还不够，得有真本事验证。
这AI的工作流程特别死磕，先提个假设，再自己写代码实现，然后在真实环境里跑一遍，最后把结果记下来调整策略。
不管假设听着多厉害，只要实验没过，立马放弃，反过来，哪怕假设跟论文结论对着干，实验成了就认。
这种只认数据不认权威的劲儿，确实比有些容易“自我说服”的人类研究员靠谱。
两周干赢人类三年？这AI玩的是“新套路”
说了这么多机制，得看真家伙，它到底做成了啥研究？答案是AI文本识别，简单说，就是分辨一段文字是人类写的还是AI写的。
之前人类在这事儿上折腾了三年，准确率才到0.8左右，结果这AI来了，就两周时间，自己捣鼓出三个方法，不仅准确率提上去了，检测速度还翻了倍。
我一开始还纳闷，它咋这么快，后来才发现，它玩的是“新套路”，人类研究员都盯着语言学特征，比如词汇分布、语法结构，觉得从这些地方能找出AI的破绽。
但AI模仿能力越来越强，这些特征早就跟人类写的差不多了，再往这上面使劲，收益越来越小。
DeepScientist没跟着凑热闹，它把文本当成了“信号”，就像音频工程师听声音找杂音似的，用了“小波分析”“相位一致性”这些数学工具，找AI文本里那些隐藏的、不自然的波动。
它还发现了个人类没注意的点：写作是个动态过程。
人类写东西会回头改，逻辑可能跳脱，甚至会突然插一句“求点赞收藏”，AI写东西则是平滑的，只会用高概率的词，像在说“正确的废话”。
于是它搞了个“时序熵特征提取器”，专门抓这种“时间维度”的差异，搞不清的是，以前那么多研究员，咋就没人从这个角度想呢，不过话说回来，再厉害也得客观看。
它这两周的突破，是建立在人类三年积累的基础上的，没有人类先搞出AI文本识别这个方向，没有之前那些失败的尝试，它也没法这么快找到新路子。
而且它只会解决问题，不会提问题，比如“为啥要做AI文本识别”“除了分辨，还能怎么利用这个技术”，这些更根本的问题，它根本想不出来，如此看来，说科学家要失业，真的是想多了。
未来那些只会做重复试错、整理数据的科研工作，可能真会被AI接手，毕竟它不怕累、不偷懒，还能从失败里学东西。
但真正厉害的科学家，反而能腾出手来干更重要的事，比如提出新问题、开辟新方向。
毕竟科研的核心是“提出好问题”，不是“解决已有问题”，这事儿AI现在还干不了，以后能不能干，还得看发展。
毫无疑问，DeepScientist的出现，不是要替代科学家，而是要跟科学家搭伙干活，人类负责“指路”，AI负责“跑腿”，这种人机协同的模式，说不定能让科研进度快上一大截。
但对咱们普通人来说，得想明白一个事儿：以后光会“干活”可能不够了，得学会“提问题”，这才是不被AI淘汰的关键。
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