AI 辅助科学评估：气候变化案例研究
计算与语言
2026-05-21 v2
摘要
AI 共同科学家的新兴范式聚焦于可重复验证的任务，代理人在“猜测-检查”循环中探索搜索空间。这种范式不适用于重复评估不可行且由理论与现有证据共同共识确立真实值的问题。我们评估了一个基于 Gemini 的 AI 环境，旨在支持协作性科学评估，其集成到了标准科学工作流程中。我们与气候科学领域的 13 位科学家合作，对一个复杂议题——大西洋赤道东部 overturning 流动（AMOC）稳定性进行测试。我们的结果表明，AI 能够加速科学工作流程。该小组仅通过 46 个人小时完成 104 次修订循环，生成对 79 篇论文的综合性综述。AI 的贡献显著：大多数 AI 生成的内容被保留在报告中。AI 还帮助保持逻辑一致性和呈现质量。然而，专家补充内容至关重要以确保其可接受性：AI 产出的报告不到一半。此外，还需大量监督以将内容扩展并提升至严格的科学标准。
引用
@article{arxiv.2602.09723,
title = {AI-Assisted Scientific Assessment: A Case Study on Climate Change},
author = {Christian Buck and Levke Caesar and Michelle Chen Huebscher and Massimiliano Ciaramita and Erich M. Fischer and Zeke Hausfather and Özge Kart Tokmak and Reto Knutti and Markus Leippold and Joseph Ludescher and Katharine J. Mach and Sofia Palazzo Corner and Kasra Rafiezadeh Shahi and Johan Rockström and Joeri Rogelj and Boris Sakschewski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.09723},
year = {2026}
}