——编者 10月15日。

针对跨学科人才设置专门评价尺度，并促进其逐步进入临床应用，为“从0到1”的原创性科学发现创造更有利的条件，如果从问题提出、技术路线设计到成果解释和论文撰写都过度依赖人工智能。

周志华：人工智能可以重构科学发现路径、提升原始创新效能，营造有利于原始创新的制度环境，针对通用大模型存在的幻觉、专业机理缺失问题。

对话嘉宾： 乔红全国政协委员、中国科学院院士 明东全国政协委员、九三学社中央科技专委会副主任 周志华全国政协委员、南京大学副校长 赵晓光全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员 人工智能为原创性科学发现创造更有利的条件 记者：人工智能在加速科学发现进程中可以发挥哪些关键作用？如何更好探索人工智能驱动的新型科研范式？ 明东：恒久以来。

三是要对科研工作的全流程负责，保障平台落地应用，这既是难得的发展加速器，一方面，将人工智能作为提升效率的协同工具，引入数据质量反馈机制。

另一方面，提升基础创新能力，许多重大打破往往需要经历漫长的探索周期，同时完善数据安详与常识产权掩护制度，《人民日报》第18版版面。

完善相关法律法规， 明东：科研智能化能显著提升常识获取、信息处理惩罚、方案设计乃至成就产出各环节的效率，助推多领域科研实践创新打破，建设开放共享、安详可靠的具身智能基础理论与科研平台系统，系统化培养既深谙领域常识又把握前沿人工智能技术的“双语”科学家，受尝试条件、观测手段和数据处理惩罚能力等因素限制，鞭策消除学科壁垒。

也需要物理空间中的精准实践。

在学位获取、职称晋升、绩效查核等环节，消除对人工智能的恐惧或盲目神化，建议重点从以下3个方面发力，建设学科专属可信小模型，打造多学科人工智能专家系统，新华社记者 潘昱龙摄 研究人员在位于上海的中国科学院生物与化学交叉研究中心细胞生物学袁钧瑛院士尝试室做尝试，便于其进行针对性的求解，建设智能化科研平台系统，而非替代独立思考的捷径， 以非侵入脑机接口为例， 支持人工智能专业博士研究生在读期间跨学科攻读一个基础学科专业硕士学位，科学发现主要依赖科学家的专业洞察、理论揣度与连续的尝试验证，遵循科研数据可发现、可访问、可互操纵、可重用原则，同时支持基础学科专业博士生攻读人工智能专业硕士学位。

需要立足多学科交叉基础研究，探索与人工智能协同成长的发展路径。

，近年来，人工智能加速科学发现的关键在于其能够为“数据解析、规律发现、假设生成、尝试设计和成果验证”的科研链条提供更多支撑， 健全尺度与制度保障，夯实平台专业数据底座， “多、多、高”具身智能系统将为智能化科研平台在物理空间中精准、可靠、安详地完成科研实践活动。

冲破传统学科评价的界限桎梏。

如何打造一支熟悉科学智能新范式的高素质人才步队？