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AI for Science最难学会的，是换一个问题
今年，《Nature》发表过一项颇有反讽意味的研究。研究者分析了4130万篇自然科学论文，发现使用AI工具的科学家，平均发表论文更多，引用更多，也更早成为项目负责人。按个人生产率看，AI几乎是一个无可挑剔的助手。 但另一半结果不太让人轻松：随着AI被采用，集体研究覆盖的主题范围缩小了4.63%，科学家之间的互动减少了22%。 一个人的手更快了，整个科学共同体看的方向却可能更少了。 这件事让我重新想起一个很基本的问题。我们正进入人类历史上获取答案最便宜的时期。以前，学习的难处是一本书拿不到、一篇论文找不着、一个领域的专家见不到。现在，一个模型几秒钟就能解释量子纠缠、公司估值、蛋白质折叠和Transformer。再过几年，它调动的显性知识大概会超过任何一个人。 可如果答案越来越便宜，为什么我们反而越来越焦虑？…
