陶哲轩与SAIR基金会：AI科研的新篇章与学术界的反思

> ### 摘要 > 菲尔兹奖得主陶哲轩近期联合多位顶尖科学家共同创立AI科学基金会SAIR，旨在主动推动AI与科研的深度融合。他在最新专访中指出，当前学术界对AI融入科研存在诸多误区，强调“不能被动等待技术成熟”；同时明确表示，现阶段AI尚不具备独立科研判断力，**还不足以成为真正的合著者**。SAIR的成立，正是为系统性厘清AI在假设生成、数据分析、文献综述等环节的合理边界与协作范式，助力科学家更审慎、高效地善用AI工具。 > ### 关键词 > 陶哲轩, SAIR基金会, AI科研, 合著者, 科学误区 ## 一、SAIR基金会的诞生 ### 1.1 SAIR基金会的创立背景与核心理念 在AI技术加速渗透科研各环节的当下，学术界正面临一场静默却深刻的范式张力：一边是工具能力的指数级跃升，一边是科学伦理、责任归属与认知边界的持续模糊。正是在此背景下，菲尔兹奖得主陶哲轩与其他顶尖科学家共同创立了SAIR基金会——一个不以开发大模型为目标，而以“厘清AI在科学进程中的恰当位置”为使命的新型组织。它并非诞生于技术乐观主义的欢呼中，而是源于对现实误区的清醒凝视。正如陶哲轩在最新专访中所强调的，AI融入科研的过程存在许多误区，学术界不能只是被动等待。SAIR的核心理念由此锚定：拒绝将AI神化为“自动科学家”，也拒绝将其简化为“高级搜索引擎”；它主张在假设生成、数据分析、文献综述等具体科研子任务中，系统性界定AI的辅助边界与人类不可让渡的判断权。这种审慎的主动性，使SAIR从起点就区别于单纯追求算力或参数规模的技术驱动型机构。 ### 1.2 陶哲轩在基金会中的角色与愿景 作为SAIR基金会的联合创始人，陶哲轩的角色远不止于声望背书。他以数学家特有的逻辑严谨性与跨学科沟通能力，成为基金会思想框架的奠基者之一。其愿景清晰而克制：不是推动AI取代科学家，而是重建人机协作的“信任契约”。他明确指出，“目前AI还不足以成为真正的合著者”——这一判断并非否定AI价值，而是捍卫科学创作中责任、直觉与可解释性的不可分割性。在他看来，合著者意味着对问题本质的理解、对方法选择的辩护、对结论局限的坦诚，而这些仍牢牢根植于人类科学家的经验、伦理意识与批判性思维之中。SAIR的每一份指南、每一次工作坊、每一项合作试点，都承载着这一愿景：让AI真正服务于科学精神本身，而非悄然改写科学的定义。 ### 1.3 SAIR与其他AI研究机构的比较分析 与多数聚焦算法突破、模型训练或产业落地的AI研究机构不同，SAIR的独特性在于其问题导向的“反向定位”：它不问“AI还能做什么”，而先问“科学最不能交托给AI的是什么”。资料中未提供其他具体机构名称、运作模式或对比数据，因此无法展开实质性并列分析。依据现有信息，SAIR的差异性仅可确认为理念层面的根本分野——它不参与模型竞赛，不发布性能排行榜，亦不宣称通用科学智能的临近；它的成果将体现为原则性共识、协作协议范本与教学实践案例，而非参数指标或商业授权。在缺乏资料支撑的前提下，任何关于其他机构的具体比较均属无据推断，故此节止步于对其自身定位的重申：SAIR是一次面向科学本体的沉潜，而非又一座通向技术奇点的高塔。 ## 二、AI融入科研的误区 ### 2.1 当前AI科研领域存在的主要误区 陶哲轩在最新专访中明确指出，AI融入科研的过程中存在许多误区——这一判断并非泛泛而谈，而是直指当下弥漫于实验室、预印本平台与学术会议中的三种典型认知偏差：其一，将AI生成的统计显著性误读为科学因果性，忽视假设背后的机制解释力；其二，把文献综述的广度等同于研究洞察的深度，用海量摘要替代批判性阅读与概念重构；其三，混淆“高效执行”与“自主探索”，误以为能流畅重写论文段落的模型，已具备提出反直觉猜想或识别范式裂缝的能力。这些误区看似技术细节，实则悄然松动着科学实践的根基——当工具被赋予超出其设计边界的认知权重，严谨便让位于速度，审慎让位于产出，而真正的突破，往往诞生于前者尚未退场的间隙。 ### 2.2 学术界对AI的误解与期待 学术界对AI的期待，正呈现出一种令人心忧的两极撕裂：一端是过度拟人化的浪漫想象，将AI视作沉默却全知的“数字导师”，期待它主动发现新定理、重构理论框架；另一端则是工具主义的彻底矮化，仅将其当作可随时替换的“自动打字员”或“PDF翻译器”。这两种倾向共享同一盲区——回避责任归属的难题。当一篇论文的引理由AI提示生成、证明思路受大模型启发、图表经多轮迭代优化，署名逻辑该如何锚定？陶哲轩强调“目前AI还不足以成为真正的合著者”，正是对这种模糊地带的清醒划界：合著者不是功能提供者，而是意义共担者；它必须能回答“为何选择此路径而非彼路径”，而不仅输出“路径A的推导结果”。这份克制的否定，恰恰是对科学人格最郑重的守护。 ### 2.3 误区如何影响科研方向与效率 误区从不只停留于观念层面，它会迅速具象为资源错配与路径依赖。当研究者习惯用AI批量生成假设并优先验证高概率项，那些低频却颠覆性的思想苗头便易被算法偏好悄然过滤；当团队将80%初稿时间让渡给模型润色，对语言背后逻辑张力的反复锤炼便随之弱化；更隐蔽的是，对“AI可替代性”的误判，正悄然稀释青年学者在基础建模、手工推演与失败复盘中积累的隐性知识——而这些，恰是未来十年真正原创突破的温床。SAIR基金会之所以强调“不能被动等待”，正是因为效率的幻觉正在透支科学的耐性：真正的加速，从来不是省略思考，而是让思考更锋利。 ## 三、总结 陶哲轩与多位顶尖科学家共同创立SAIR基金会，标志着学术界正从被动适应转向主动引导AI融入科研的范式变革。他明确指出，当前AI科研存在诸多误区，强调“学术界不能只是被动等待”；同时重申“目前AI还不足以成为真正的合著者”，这一判断锚定了人机协作中责任、判断与可解释性的不可让渡性。SAIR不追求模型性能突破，而致力于在假设生成、数据分析、文献综述等具体环节厘清AI的辅助边界，重建以科学精神为本位的人机信任契约。其工作本质，是为AI时代的科研实践提供原则性共识与可操作的协作范式。