AI4Research：AI科研新范式，告别工具时代，加速科学发现

《AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research》论文及其同名项目，首次为“AI赋能科研”这一新兴交叉领域构建了一个包含六大核心能力的系统性框架。该框架旨在标准化AI在科学研究中的应用，将AI从辅助工具转变为科学发现过程的重要参与者和合作伙伴，预示着科研范式向深度人机协同的根本性转变，并有望指数级加速科学知识的增长。

AI4Research 框架：系统性革新科研范式

• 首次为“AI+科研”这一新兴领域构建系统性分类框架，包含科学理解、学术综述、科学发现、学术写作、同行评审、应用领域六大核心能力。
• 旨在为全球研究者提供权威知识中枢和路线图，推动跨学科AI应用的标准化和规范化。
• 由哈工大、港大、复旦、中南大学等高校学者及字节跳动研究员共同撰写，被誉为“如何使用 AI 这个超级外挂”的官方攻略。

AI 角色转变：从工具到知识创造与流程优化伙伴

• 知识吸收与整合自动化： AI能深度理解单篇论文的文本、图表、数据（科学理解），并整合数千篇文献自动化生成高质量学术综述。
• 直接参与科学发现： AI不再是辅助工具，而是能主动提出假设、设计实验，成为数据密集型领域创新的核心引擎，如AlphaFold预测蛋白质结构、AI在高能物理中筛选新粒子。
• 重塑成果产出与验证： 框架覆盖学术写作（辅助撰写、优化结构）和同行评审（智能匹配审稿人、优化质量控制体系）。

AI4Research 核心能力模块及其具体应用

• AI辅助科学理解： AI对单一、复杂科学信息单元进行深度解析，例如从科学出版物图表中提取数据。
• AI辅助学术综述： AI扫描海量文献，识别主流观点、争议点，生成高度浓缩的综述报告，提供领域“上帝视角”。
• AI辅助科学发现： AI催生新科学知识，从提出假设到验证，如DeepMind的AlphaFold2在生物学上的突破。
• AI辅助学术写作： AI辅助研究人员将复杂发现清晰撰写为学术论文，侧重逻辑和结构辅助。
• AI辅助学术同行评审： AI提升质量控制效率和公正性，通过智能匹配审稿人来优化流程。
• AI辅助具体应用： 展示前五大模块在物理、生物、医学、工程、社会科学等广泛学科中的普适性落地实践。

科研范式转变、伦理挑战与指数级加速

• 人机协同新范式： 科研范式正从“人-工具”转向“人-机协同”，AI成为能够参与全流程的“合作伙伴”。
• 人类价值重塑： 随着AI承担流程化和计算密集型任务，人类科学家的价值将更聚焦于提出原创问题、批判性思维和伦理判断。
• 科学发现加速： 自动化科研流程瓶颈环节，预示科学知识的增长速度可能呈指数级提升。
• 催生新的伦理与方法论挑战： 引入如何信任“黑箱”AI结论、界定AI发现的知识产权、防范AI学术不端行为等深层问题。