化学博士与量子物理学博士的亲身经历揭示了通用大语言模型（如Claude 3）在科研领域的惊人效率与创造力，引发了对未来科研存在形式的深刻探讨。在2024第十届WWEC教育者大会·中欧智慧论坛上，中国科学院院士陈润生等专家就人工智能（AI）的迅猛发展及其对科研、教育乃至社会结构的潜在影响进行了深入讨论。
核心观点：
- 科研效率的革命：
- 化学博士一年实验研究的成果，Claude 3仅用两小时便提出更优方案，展现了AI在科研辅助方面的巨大潜力。
- 量子物理学博士未发表的论文算法被AI仅凭两个提示词“发明”，凸显了AI在知识创造上的新能力。
- 科研未来的疑问：
- 陈润生院士的提问引发思考：随着AI不断“爆破”科研难题，传统科研模式是否将不复存在？
- 大模型的进化路径：
- 语境窗口的扩大（如Claude的10万tokens）使AI能够处理更复杂的信息，学习速度远超人类想象。
- AI正从“专家”向“杂家”转变，实现多模态融合，未来可能出现“顿悟”等高级认知现象。
- 超越与共生：
- AI虽在某些领域达到人类智能水平，但尚未触及智慧层面，科研人员需学会与AI合作共生，提升效率。
- AI可作为科研助手，如整理文献，但最终决策仍需人类把关。
- 面向未来的挑战与机遇：
- 大模型发展面临耗能、伦理等挑战，需向人脑学习，提高认知系统的时空复杂度。
- 人工智能的蓬勃发展要求人类提升创新能力、沟通技巧及跨学科知识，以适应未来工作环境。
- 教育体系和社会结构需调整，以培养适应AI时代的人才，促进人机协作而非竞争。
结语：
大模型的崛起正深刻改变着科研生态与人类社会，其潜力与挑战并存。面对这一新浪潮，我们需积极探索人机共生的新模式，共同塑造更加智能、高效的未来。
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