丁文璿教授

人工智能与商业分析教授
亚欧商学院客座教授

获美国卡内基-梅隆大学认知科学与信息技术博士学位，法国里昂商学院人工智能与商业分析教授、法国科学院与欧洲科学基金会人工智能专家。丁文璿教授长期致力于AI前沿基础理论研究（Frontier basic AI theory）和AI交叉创新应用研究 （AI Scientist，创新与智慧医疗，风险决策）。她的学术成果发表在国际顶级学术期刊和计算机科学国际顶级学术会议上。

近日，法国里昂商学院丁文璿教授在国际知名学术期刊Nature --科学期刊 发表题为《生成式人工智能无法像人类那样实现从无到有的科学发现》的研究论文(原文标题：Generative AI lacks the human creativity to achieve scientific discovery from scratch.  https://www.nature.com/articles/s41598-025-93794-9)

并于2025年3月在美国斯坦福大学举行的人工智能春季研讨会上宣讲了该研究成果，引发学术界与业界的广泛关注。这项研究不仅对生成式人工智能在科学研究领域的能力边界进行了深刻剖析，更对未来AI赋能科学（AI for Science）和人机协同科学创新(AI for Scientific Discovery) 提出了富有远见的思考。

科学发现涉及人类的高级推理能力，其过程体现了人类思维过程中最具创造性和复杂性的形式。这种创造能力历来是人类大脑独有的特质。生成式人工智能的诞生，为创造力的产生开辟了一条新的途径。因此，人类科学家非常感兴趣地想知道生成式人工智能是否能像人类那样做出颠覆性的科学发现。然而，对此的看法各方反应不一。

该项研究突破传统视角，从理论假说的产生和以目标为导向的自主设计实验的角度来研究生成式人工智能能否、如何做科学发现（即：生成式人工智能能否自主提出原创性科学假说、设计实验并实现颠覆式发现），以及能够做哪类科学发现。在研究中，生成式人工智能被赋予一位“科学家”的角色，利用半自动化的计算机分子遗传实验室，来完成分子遗传学领域的一项诺贝尔奖级别的科学发现任务。

研究结果表明，尽管当前的生成式人工智能（如ChatGPT）在已有知识的总结、归纳和建议方面表现出色，但在“从0到1”的原始科学探索中，仍缺乏类似人类科学家所具备的顿悟能力、好奇心与直觉思维。生成式人工智能更擅长在已有数据整合下实现渐进式的发现，而非创造出从无到有的突破性发现。实验还发现，人工智能在推理过程中有盲目自信的倾向，有时会错误地认为其科学发现的逻辑闭环成立，这种认知误差对科学研究的严谨性也构成挑战。因此，目前的生成式人工智能仅擅长于科学发现的任务要么是其所涉及的学科领域内的知识人类已经知道可以如何表征为机器能够执行的，要么是它做科学发现时能够访问使用人类科学家已经建立的知识库。

这一研究不仅探讨了生成式人工智能在科学研究中的能力边界，还提出了解决当前生成式人工智能局限性及其在科学发现中可能存在的伦理和偏见问题的方法。也促使我们重新思考人工智能与人类科学家之间的协同关系。在未来，如何将人工智能强大的处理能力与人类的直觉、好奇心和洞察力相结合，实现科学探索的协同飞跃，将是值得长期投入的重要课题。