科学科学人工智能
人工智能
2025-12-01 v3
摘要
大规模数据集的日益增长推动了许多科学领域的快速进展，为研究与发现创造了前所未有的机会，同时也提出了显著的分析挑战。近期大型语言模型（LLM）和 AI 代理的进展为人机协作开辟了新可能，提供了强大的工具来导航这一复杂的研究景观。在本文中，我们介绍了 SciSciGPT，这是一个开源的原型 AI 合作者，使用科学科学作为测试场所，探索 LLM 驱动的研究工具的潜力。SciSciGPT 自动化复杂的工作流程，支持多样化的分析方法，加速研究原型和迭代，并促进可重复性。通过案例研究，我们展示了其处理广泛经验和分析研究任务的能力，同时突显了其更广泛的潜力来推动研究。我们进一步提出了 LLM 代理能力成熟度模型，用于人机协作，展望了进一步改进和扩展诸如 SciSciGPT 之类框架的愿景。随着 AI 能力的持续演进，这类框架可能在科学研究与发现中发挥越来越关键的作用，释放进一步的机遇。与此同时，这些新进展也提出了关键挑战，从确保透明度和伦理使用到平衡人类和 AI 贡献。解决这些问题可能塑造科学探究的未来，并塑造我们如何培养下一代科学家以在日益集成 AI 的研究生态系统中茁壮成长。
引用
@article{arxiv.2504.05559,
title = {SciSciGPT: Advancing Human-AI Collaboration in the Science of Science},
author = {Erzhuo Shao and Yifang Wang and Yifan Qian and Zhenyu Pan and Han Liu and Dashun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.05559},
year = {2025}
}