2025年9月15日，法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿接受了來自国际知名学术期刊Nature的记者采访，就人工智能如何建立创造力和应用于科学发现给予了充分的解答。釆访详细内容见Nature 11月5日专题报道 (Can AI be truly creative ? Nature 647, 24-26）。丁文璿教授今年3月在Nature 科学报告上发表的关于生成式人工智能是否可以象人类科学家那样进行诺奖级别的科发现的研究被Nature官方评估为全球已出版的同期所有期刊论文中影响力排名前5%。

论文题为《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》(Generative AI lacks the human creativity to achieve scientific discovery from scratch)。该研究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。

在实验中，研究团队让ChatGPT-4扮演“科学家”的角色，在分子遗传学领域尝试完成一项诺贝尔奖级别的科学发现任务。结果表明，尽管生成式人工智能在知识总结与推理建议方面表现突出，但在“从无到有”的原始科学创造上仍存在显著差距。当前的AI系统依赖图表与统计数据，难以像人类那样理解因果关系或未知事物，因此无法跳脱既有知识框架提出原创性假说。

研究还发现，生成式人工智能常表现出“盲目自信”的认知偏差——它有时会错误地认为其科学发现的逻辑闭环成立。这一特征提示研究者在利用AI进行科学研究时，需更加重视其局限与潜在风险。

“假如生成式人工智能能够像人类一样做出诺奖级别的科学发现，这将彻底改变科研流程、提升科研效率、迅速拓展人类知识边界，从而重塑科学发现的范式。”丁文璿教授表示，“但目前还做不到。现阶段，生成式人工智能更适合作为科研助手，而非主导者。”

这项研究揭示了人工智能与人类科学家在创造力机制上的根本差异，不仅拓展了人机协同科学探索的边界，也为未来人工智能系统如何突破自身局限、实现原创性创新提供了方向。

此外，《今日头条》还对丁教授的研究进行了报道，进一步探讨生成式人工智能的创造力边界。在报道中，教授结合最新研究和实验案例，深入分析了AI在科学和艺术领域的表现差异，指出尽管生成式人工智能在知识整合和辅助创新方面展现潜力，但其尚无法真正替代人类的原创性思维。该篇报道引发了公众和学界对于人机协同创造力、AI赋能科学及文化创新的广泛讨论。

丁文璿教授简介

丁文璿教授

人工智能与商业分析教授

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。