AI 如何徹底改變未來的科學發展

 這場在 2026 年倫敦舉辦的「諾貝爾獎對話 (Nobel Prize Dialogue)」論壇，匯集了 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis、諾貝爾生理學或醫學獎得主 Paul Nurse 以及生物醫學工程專家 Alison Noble。針對 AI 如何徹底改變未來的科學發展，以下為您彙整出明確的核心重點與深刻啟發：

一、 進入「數位化速度 (Digital Speed)」的科學大突破

Hassabis 指出，AI 已經讓科學研究進入了「數位化速度」。以 AlphaFold 為例，它帶來的改變不僅是能**在幾秒內精準預測蛋白質結構**；更重要的是，它讓科學發現的**「普及速度」呈現指數級成長**。過去一項新技術可能需要 10 年才能普及到各個實驗室，但 AlphaFold 開源後，短短幾個月內便惠及全球 190 個國家、超過 300 萬名研究人員。Hassabis 認為我們正處於「技術奇點的初階 (foothills of the singularity)」，代理式 AI (Agentic AI) 的崛起將開始全自動化地推動科學發現。

二、 重塑科學家的日常：把時間還給「創造力」與「好問題」

1. **擺脫枯燥的實驗室勞動：** 傳統實驗室中，科學家花費大量時間在極度枯燥的任務上（例如在試管間滴管轉移液體）。未來 AI 與機器人將完全接手這些繁瑣流程，釋放科學家的時間，讓他們專注於真正激發心智的「創意發想」與「設定假設」。

2. **提出「好問題」將成為最稀缺的能力：** AI 目前尚無法獨立提出極具洞察力的科學問題。未來的科學家不需要親自寫程式碼或進行基礎影像分析，核心價值將轉移到**「如何精準地向 AI 提出對的問題」**，以及確保研究方向具備實質意義。

3. **「一人超級實驗室」的誕生：** 未來的單一博士生只要善用 AI 工具，其產能與分析能力將足以匹敵過去的一整個實驗室團隊。只要有網路，無論身在何處的聰明才智，都能立刻接觸到世界最頂尖的 AI 工具並做出貢獻，打破了過去只能仰賴少數頂尖研究中心的地理限制。

三、 挑戰終極無解難題：新藥開發與「虛擬細胞」

AI 特別擅長解決具備**「海量組合空間（如宇宙原子般龐大）、明確目標函數，且有大量數據或模擬器」**的難題（例如圍棋或蛋白質摺疊）。

*   **重塑新藥開發：** 在新藥探索上，AI 能在 $10^{50}$ 種化學化合物中進行精準的條件搜尋，極大地加速找出符合疾病特徵解方的過程。

*   **打造「虛擬細胞 (Virtual Cell)」：** 科學家正試圖用電腦模擬完整的細胞運作。Paul Nurse 指出，過去用死板的「微分方程式」來模擬生命注定失敗，因為生物細胞的運作並非精密無誤，而是充滿了「彈性、鬆散與容錯率 (floppy or sloppy)」，以避免系統卡死。**AI 被認為是目前唯一能理解並模擬這類高度複雜、非線性、湧現性生物動態系統的「完美語言」**。

四、 避開盲點：對「唯數據論」與「黑盒子」的警惕

1. **不要為了收集數據而收集數據：** 專家警告，目前的科學界有一種危險的誘惑，即沉迷於用昂貴的新技術去收集海量數據，卻不去思考這些數據對「理解事物功能」有何意義。科學的最終目的是「理解」，而非盲目的數據堆砌。

2. **學術界應停止跟巨頭拚算力，轉向「黑盒子測試」：** 大學與學術機構不應該盲目砸錢建立超級運算中心來跟科技巨頭競爭開發大型模型。相反地，學術界應該**專注於對 AI「黑盒子」進行逆向工程、壓力測試、尋找邊界與基準測試**；並且善用能在筆電上運行的輕量化開源模型（如 Gemma 等），結合自身的跨領域專業來做真正創新的應用。

五、 未來挑戰與新哲學的需求

隨著通用人工智慧 (AGI) 在未來幾年內可能成真，人類將面臨壞演員濫用、AI 安全對齊 (Alignment problem，即如何防止超級 AI 失控) 以及經濟利益分配等嚴峻考驗。Hassabis 強調，**現在是「哲學家」最好的時代**，我們迫切需要建立全新的科學哲學與倫理學，來應對這些關乎人類意義與目標的終極挑戰。

**總結來說：** 未來的 10 到 20 年將迎來科學發現的「新文藝復興」與「黃金時代」。雖然 AI 將徹底顛覆科學研究的工具與模式，但人類探索科學的根本驅動力——對未知宇宙的強烈好奇心與渴望理解現實的本質——將永遠無法被取代。